画像エッジ検出 (Sobel / Scharr / Prewitt)
画像
エッジ検出は画像内で明るさが急に変化する場所 ─ 物体と背景のシルエット、光と影の境界、空に映える建物の輪郭 ─ を見つけます。Sobel・Scharr・Prewitt は各画素で水平/垂直の明るさ勾配を近似する古典的な 3×3 分離可能畳み込みカーネルです。勾配の大きさ √(Gx² + Gy²) を閾値で 2 値化してエッジ/非エッジ画素を判定します。Sobel は ±1 ±2 ±1 重みの教科書的選択、Prewitt は ±1 均一重み(ノイズに強くないがコーナー精度低)、Scharr は ±3 ±10 ±3 で最も等方的、サブピクセル作業に最適。3 つともブラウザ内で実行 ─ 画像はタブを離れません。ノイズの多い写真では 0〜4 回のボックスブラーをかけ、0〜255 の閾値を選び、色を変えてブループリント・スケッチ・ネオン風にし、PNG で保存できます。
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使い方
- 画像をアップロードまたはドラッグ&ドロップ(長辺 1200px までの PNG / JPG / WebP)。
- オペレータを選択 ─ 一般用途は Sobel、最もクリーンな輪郭は Scharr、単純重みは Prewitt。
- 閾値を上げるとエッジが細くなり、下げるとより弱い勾配も含まれます。
- ノイズが多すぎる場合は事前ブラーのパス数を増やします。
- 前景/背景色を変えるかプリセット(Classic・ブループリント・スケッチ・ネオン)を選び、ダウンロード。
よくある質問
- Sobel・Scharr・Prewitt の違いは?
- 3 つとも 3×3 カーネルで画像勾配を近似します。Prewitt は ±1 均一重み ─ 最速・最もノイズに弱い。Sobel は中央行/列に ±2 を加えた ─ 精度とノイズの古典的妥協点。Scharr は ±3 / ±10 / ±3 で、角度誤差最小を解析的に導出しているので斜めのエッジが忠実に捉えられます。多くの写真で Sobel と Scharr はほぼ同じに見え、Prewitt はテクスチャの多い背景で目に見えてノイズが多くなります。
- なぜ事前ブラーするのですか?
- エッジ検出器は勾配増幅器 ─ 本物のエッジと画素単位のランダムノイズを共に増幅します。小さなブラー(3×3 ボックスフィルタ 1〜2 回) はノイズを滑らかにしますが本物のエッジはあまり鈍らせません。これは Canny エッジ検出器(ガウシアンブラー + Sobel + 非極大抑制) と同じ考え方です。クリーンな写真ではブラー 0、ノイズの多いスキャンや低光量写真では 2 や 3 を試してください。
- 画像はどこかにアップロードされますか?
- いいえ。画像はブラウザのキャンバスに読み込まれ、デバイス上で JavaScript により処理されます。サーバーには何も送信されません。機密画像でも安心して使えます ─ タブを閉じれば消えます。
- 明るさではなく色のエッジを検出できますか?
- このバージョンではできません ─ 入力をグレースケール輝度(0.299 R + 0.587 G + 0.114 B) に変換してから輝度上で勾配を計算します。輝度エッジに一致する色エッジは同じ結果を生じ、同輝度の純色境界(例:同じ明るさの赤と緑) は視覚的に弱く通常エッジ検出が狙うものではないため、これが最も一般的なアプローチです。