Cv2.Canny の使い方【OpenCV/C#（OpenCvSharp）】〜エッジ検出で輪郭を抽出する〜

Cv2.Canny は、画像からエッジ（輪郭）を検出する OpenCV の代表的な関数です。ヒステリシスしきい値を使った Canny エッジ検出アルゴリズムを 1 行で呼び出せます。

Cv2.Canny(src, dst, threshold1: 50, threshold2: 150);

動作環境

• OpenCV 4.x（OpenCvSharp4）
• .NET 8 コンソールアプリ（トップレベルステートメント）
• NuGet: OpenCvSharp4 + OpenCvSharp4.runtime.win（Windows 実行時）

環境構築がまだの方は環境構築ガイドを先にどうぞ。

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基本の使い方

using OpenCvSharp;

// 入力画像を読み込む
using var src = Cv2.ImRead("input.jpg", ImreadModes.Grayscale);
if (src.Empty()) throw new Exception("画像を読み込めませんでした");

// Canny エッジ検出（しきい値 50/150 はよく使われる出発点）
using var edges = new Mat();
Cv2.Canny(src, edges, threshold1: 50, threshold2: 150);

// 結果を保存
Cv2.ImWrite("edges.png", edges);
Console.WriteLine("エッジ画像を edges.png に保存しました");

実行結果

エッジ画像を edges.png に保存しました

edges.png を開くと、白いラインとして輪郭が抽出されたグレースケール画像が得られます。

各行の解説

行	ポイント
ImRead(..., Grayscale)	Canny はグレースケール入力を受け取る。カラー画像を渡すとエラーになる
threshold1: 50	弱いエッジの下限しきい値。これを下回るエッジは除外される
threshold2: 150	強いエッジの上限しきい値。これを超えるエッジは確実に採用される
edges	出力は 8bit シングルチャンネル（グレースケール）の Mat

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引数と戻り値

Cv2.Canny(Mat src, Mat dst, double threshold1, double threshold2,
          int apertureSize = 3, bool L2gradient = false)

引数	型	説明
src	Mat	入力画像（8bit グレースケール）
dst	Mat	出力エッジ画像（src と同サイズ・8bit 1ch）
threshold1	double	ヒステリシスの低しきい値
threshold2	double	ヒステリシスの高しきい値
apertureSize	int	Sobel フィルタのカーネルサイズ（3/5/7、省略可）
L2gradient	bool	true にすると L2 ノルムでグラジェント計算（精度向上・省略可）

戻り値はありません（dst に結果が書き込まれます）。

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実践例

実践例 1: ガウシアンぼかしでノイズを除去してからエッジ検出

Canny は微分演算を使うため、ノイズに敏感です。事前にぼかしを入れることで不要なエッジを抑制できます。

using OpenCvSharp;

using var src = Cv2.ImRead("input.jpg", ImreadModes.Grayscale);
if (src.Empty()) throw new Exception("画像を読み込めませんでした");

// ノイズ除去のためガウシアンぼかしを前処理として適用
using var blurred = new Mat();
Cv2.GaussianBlur(src, blurred, new Size(5, 5), sigmaX: 0);

// ぼかし後にエッジ検出
using var edges = new Mat();
Cv2.Canny(blurred, edges, threshold1: 50, threshold2: 150);

Cv2.ImWrite("edges_blurred.png", edges);
Console.WriteLine("前処理ありのエッジ画像を保存しました");

ガウシアンぼかしの詳細はCv2.GaussianBlur の使い方【OpenCV/C#（OpenCvSharp）】〜ガウシアンぼかしで画像を平滑化する〜を参照してください。

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実践例 2: カラー画像からエッジを検出してオーバーレイ表示

カラー画像を読み込み、エッジを赤色で元画像に重ねて保存します。

using OpenCvSharp;

// カラーで読み込み
using var colorSrc = Cv2.ImRead("input.jpg", ImreadModes.Color);
if (colorSrc.Empty()) throw new Exception("画像を読み込めませんでした");

// グレースケールに変換して Canny に渡す
using var gray = new Mat();
Cv2.CvtColor(colorSrc, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

using var blurred = new Mat();
Cv2.GaussianBlur(gray, blurred, new Size(5, 5), sigmaX: 0);

using var edges = new Mat();
Cv2.Canny(blurred, edges, threshold1: 50, threshold2: 150);

// エッジ部分を赤色で元画像に重ねる
using var overlay = colorSrc.Clone();
overlay.SetTo(new Scalar(0, 0, 255), edges); // edges をマスクとして使用

Cv2.ImWrite("overlay.png", overlay);
Console.WriteLine("オーバーレイ画像を overlay.png に保存しました");

Mat.SetTo(value, mask) の第 2 引数にエッジ画像を渡すことで、エッジのピクセルのみを赤に塗り替えられます。

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しきい値の選び方

threshold1 と threshold2 の比率は 1:2 〜 1:3 が一般的な目安です（Canny 本人の推奨比）。

用途	threshold1	threshold2
細かいエッジまで拾う	30	90
標準的な設定（出発点）	50	150
太く明確なエッジのみ	100	200

⚠️ 画像の明るさや被写体によって最適値は変わるため、実際の画像で試しながら調整してください。

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つまずきポイント

⚠️ カラー画像をそのまま渡すとエラーになる

Canny はグレースケール（8bit 1ch）の入力を要求します。カラー画像（3ch）を渡すと実行時例外が発生します。Cv2.CvtColor で BGR2GRAY に変換してから渡してください。

// NG: カラー画像をそのまま渡す
Cv2.Canny(colorMat, edges, 50, 150); // → 例外

// OK: グレースケールに変換してから渡す
Cv2.CvtColor(colorMat, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
Cv2.Canny(gray, edges, 50, 150);

⚠️ Mat の Dispose 漏れに注意

new Mat() で生成した中間画像（blurred、edges など）は using で解放してください。解放しないとネイティブメモリがリークします。Canny のように複数の中間 Mat を扱うコードほど注意が必要です。

⚠️ しきい値の大小が逆だと全エッジが消える

threshold1 > threshold2 になるよう渡してもエラーにはなりませんが、ほとんどのエッジが弱エッジとして棄却され、真っ黒な画像が出力されます。必ず threshold1 < threshold2 になっているか確認してください。

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関連する関数

• Cv2.GaussianBlur — Canny の前処理として最も相性の良いぼかし。詳細はCv2.GaussianBlur の使い方【OpenCV/C#（OpenCvSharp）】〜ガウシアンぼかしで画像を平滑化する〜を参照。
• Cv2.BilateralFilter — エッジを残しながらノイズを除去したい場合の前処理に有効。詳細はCv2.BilateralFilter の使い方【OpenCV/C#（OpenCvSharp）】バイラテラルフィルタで輪郭を残してぼかすを参照。
• Cv2.Threshold / Cv2.AdaptiveThreshold — エッジではなく明度で輪郭を抽出したい場合の代替手段。
• Cv2.FindContours — Canny で得たエッジ画像を輪郭座標として取り出す次の処理ステップ。

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まとめ

Cv2.Canny は threshold1・threshold2 の 2 つのしきい値を指定するだけで実用的なエッジ検出が行えます。ノイズに弱い性質があるため、Cv2.GaussianBlur による前処理をセットで使うのが現場のセオリーです。カラー画像はグレースケール変換を忘れずに行い、using による Mat の解放を徹底することで安定したコードになります。