画像の白黒を反転させる【道具としての OpenCV 画像認識】

本記事でできること

元画像

白黒反転した画像

想定シーン

ロボットをビジュアルフィードバック制御する

カメラを使ったロボットアームの制御方法を、ビジュアルフィードバック制御といいます。ここでは、ビジュアルフィードバック制御を使った自動化システムを開発する際に必要となる画像認識プログラムをまとめています。

画像の白黒を反転させる

ロボット制御用のカメラ画像に対して画像処理フィルターをかける際に、背景を抽出してマスクとして除去したり、膨張縮小させた2枚の画像を比較して境界領域を抽出したり、２値化画像の白黒を逆転させたいというシーンが多くあります。本記事では、白黒を逆転させるプログラムを掲載します。

実行環境

• OS：Ubuntu 22.04 LTS
• 言語：C++
• クルーボ：v5.1.0

クルーボについて

ロボットアプリケーション開発には、株式会社チトセロボティクスのロボット制御ソフトウェア「クルーボ」を使用します。本記事のプログラムは、クルーボがインストールされた制御コンピュータ上で動作します。

• クルーボの製品サイト：https://chitose-robotics.com/

プログラム抜粋

cv::Mat invert_image(const cv::Mat& image) {
    cv::Mat gray_image = convert_grayscale(image);
    cv::Mat inverted_image;
    cv::bitwise_not(gray_image, inverted_image);
    return inverted_image;
}

全体プログラム

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat load_image(const std::string file_path) {
    cv::Mat loaded_image = cv::imread(file_path, 1);
    if (loaded_image.empty()) {
        throw std::runtime_error("画像を正常に読み込めませんでした。");
    }
    return loaded_image;
}

cv::Mat convert_grayscale(const cv::Mat& image) {
    const int grayscale_channel_num = 1;
    if (image.channels() == grayscale_channel_num) {
        return image.clone();
    }
    cv::Mat gray_image;
    cvtColor(image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    return gray_image;
}

cv::Mat invert_image(const cv::Mat& image) {
    cv::Mat gray_image = convert_grayscale(image);
    cv::Mat inverted_image;
    cv::bitwise_not(gray_image, inverted_image);
    return inverted_image;
}

int main(void) {
    std::string file_path = "../data/binary_sample.jpg";
    const cv::Mat loaded_image = load_image(file_path);

    const cv::Mat inverted_image = invert_image(loaded_image);

    cv::imshow("window", inverted_image);
    cv::waitKey(0);
}

おわりに

人手作業をロボットアームで自動化するために、カメラを使ったロボット制御＝ビジュアルフィードバック制御が大切です。
ロボット制御用の画像認識でも中身のひとつひとつはシンプルなので、要素に分解して解説していきたいと思います。