PythonとOpenCVで猫画像を三角形アートに加工する方法

たまには、猫画像でちょっと遊んでみようかと仕事でもプログラムは書いていますが、たまに「何の役にも立たないけど楽しいこと」をやってみたくなり、、、今日はそんな気分で、猫の画像を使ってちょっとした画像アートのようなことをしてみたので、記録として残してみようと思います。

技術的にはPythonとOpenCVを使っていますが、文系出身の私でも感覚的に楽しめる内容なので、ぜひお気軽に読んでいただけたらと思います。。🐾

（この記事は広告を含みます）

1. 目指す完成形
2. 猫画像をPythonで読み込む（癒しから始めましょう）
3. 使用するライブラリ
4. やったことのざっくり手順
5. 試行錯誤のポイント
6. 最終コード（コピペOK）
7. 最後に：アートは試行錯誤が楽しい

1. 目指す完成形

最終的にはこんな仕上がりにしたい！というイメージ👇

元画像を残しつつ、アートっぽく三角形で分割
お目目キラキラ、鼻ピンクふんわり
隙間やカクカク感がなく、全体がなめらか

2. 猫画像をPythonで読み込む（癒しから始めましょう）

まずは猫画像を用意して、それをPythonで読み込んでみます。
癒される画像じゃないと、そもそもやる気が出ませんからね。。

OpenCVはコチラの記事を参考に

kunio-ud-all.com

3. 使用するライブラリ

pip install opencv-python numpy matplotlib

4. やったことのざっくり手順

1. 猫画像を読み込む
2. 特徴点を抽出（目・鼻を重視）
3. ドロネー三角形分割を行う
4. 各三角形ごとに平均色で塗る
5. 明るさや目の中をちょこっと補正
6. 最後にふんわりブラーをかけて完成！

5. 試行錯誤のポイント

特徴点を大量に拾う「ハイポリ化」

goodFeaturesToTrack() で点を2000点以上取得
qualityLevel をかなり下げて細かい部分まで抽出

お目目を守る「フォーカス点」

目や鼻など、表情に関わるパーツは手動で補完
絶妙な位置に点を追加することで、自然な印象に

塗り色をちょこっと明るく補正

三角形ごとの平均色が暗くなりすぎないよう、明度を少しだけ上げる

キャンバス初期化は「白」

OpenCVの fillConvexPoly() は境界に隙間ができやすい
初期状態を「白」で塗っておくことで黒い隙間問題を回避

最後のひと手間「ブラー処理」

三角形の境界をなめらかに見せるため、軽めのガウシアンブラーでふんわり演出

6. 最終コード（コピペOK）

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# === 画像読み込み ===
img = cv2.imread("IMG_5835.JPG")
if img is None:
    raise FileNotFoundError("画像ファイルが見つかりませんでした。ファイル名やパスを確認してください。")

h, w = img.shape[:2]

# === 特徴点の検出（ハイポリ）===
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
points = cv2.goodFeaturesToTrack(
    gray,
    maxCorners=2000,
    qualityLevel=0.0001,
    minDistance=1
)
points = points.reshape(-1, 2)

# === 境界補完点 ===
border_points = np.array([
    [0, 0], [w // 2, 0], [w - 1, 0],
    [0, h // 2], [w - 1, h // 2],
    [0, h - 1], [w // 2, h - 1], [w - 1, h - 1]
], dtype=np.float32)

# === 顔・目の注目ポイント ===
face_focus = np.array([
    [w // 2 - 50, h // 2 + 20],   # 鼻
], dtype=np.float32)

eye_focus = np.array([
    # 左目まわり
    [w // 2 - 60, h // 2 - 45],
    [w // 2 - 50, h // 2 - 40],
    [w // 2 - 55, h // 2 - 35],
    # 右目まわり
    [w // 2 + 45, h // 2 - 45],
    [w // 2 + 55, h // 2 - 40],
    [w // 2 + 50, h // 2 - 35],
], dtype=np.float32)

# === 全ての点を統合 ===
all_points = np.concatenate([points, border_points, face_focus, eye_focus])

# === ドロネー三角形分割 ===
subdiv = cv2.Subdiv2D((0, 0, w, h))
for p in all_points:
    subdiv.insert((p[0], p[1]))
triangleList = subdiv.getTriangleList()

# === キャンバス作成（白背景で初期化）===
canvas = np.full_like(img, fill_value=255)

# === 各三角形を平均色で塗る（補正・ノイズ除去あり）===
for t in triangleList:
    pts = t.reshape(3, 2).astype(np.int32)

    if np.any(pts < 0) or np.any(pts[:, 0] > w) or np.any(pts[:, 1] > h):
        continue

    area = cv2.contourArea(pts)
    if area < 5:
        continue

    mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
    cv2.fillConvexPoly(mask, pts, 255)
    mean_color = cv2.mean(img, mask=mask)[:3]
    brightness = np.mean(mean_color)

    # 明るさ補正（暗ければ強めに補正）
    if brightness < 60:
        bright_color = tuple(min(255, int(c * 1.15)) for c in mean_color)
    else:
        bright_color = tuple(min(255, int(c * 1.05)) for c in mean_color)

    cv2.fillConvexPoly(canvas, pts, bright_color)

# === 最終仕上げ：スムース処理でふんわり演出 ===
canvas_rgb = cv2.cvtColor(canvas, cv2.COLOR_BGR2RGB)
smoothed = cv2.GaussianBlur(canvas_rgb, (3, 3), sigmaX=0.5)

# === 表示 ===
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img_rgb)
plt.axis("off")
plt.title("original")

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(smoothed)
plt.axis("off")
plt.title("triangulated (final ver.)")

plt.tight_layout()
plt.show()