適応的

import cv2

import numpy as np

# カメラのキャプチャを開始

cap = cv2.VideoCapture(0)

# CLAHEオブジェクトの作成

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))

# カメラが30fpsであるため、1秒に1回エッジ検出を行う

fps = 30 # フレームレート

frame_count = 0 # 処理したフレーム数をカウント

try:

    while True:

        # フレームを読み込む

        ret, frame = cap.read()

        if not ret:

            break # フレームが読み込めなかった場合は終了

        frame_count += 1

        # 30フレームごと（約1秒ごと）にエッジ検出を行う

        if frame_count % fps == 0:

            # グレースケールに変換

            gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

            # 適応的ヒストグラム均一化（CLAHE）

            clahe_applied = clahe.apply(gray)

            # ガウス平滑化

            blurred = cv2.GaussianBlur(clahe_applied, (5, 5), 0)

            # Cannyエッジ検出

            edges = cv2.Canny(blurred, 100, 200)

            # エッジ検出結果の表示

            cv2.imshow('Edges', edges)

            # 結果をリセット

            frame_count = 0

        # qキーを押して終了

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

            break

finally:

    cap.release()

    cv2.destroyAllWindows()