エクスポネンシャル

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))

# アキュムレータ（加重平均のための画像）を初期化

accumulator = None

# 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

frame_count = 0

alpha = 0.1 # エクスポネンシャル平滑化のための重み

try:

    while True:

        ret, frame = cap.read()

        if not ret:

            break

        frame_count += 1

        # 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)

        if accumulator is None:

            # アキュムレータを初期化（最初のフレームの形状に合わせる）

            accumulator = np.float32(clahe_applied)

        # エクスポネンシャル平滑化を適用

        cv2.accumulateWeighted(clahe_applied, accumulator, alpha)

        # 約1秒ごとにエッジ検出

        if frame_count % fps == 0:

            # アキュムレータをuint8に変換

            result_frame = cv2.convertScaleAbs(accumulator)

            # Cannyエッジ検出

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

            # エッジ検出結果の表示

            cv2.imshow('Edges', edges)

            frame_count = 0 # フレームカウンタをリセット

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

            break

finally:

    cap.release()

    cv2.destroyAllWindows()