cv::countNonZero の使い方【OpenCV/C++】〜非ゼロ画素を数える〜

cv::countNonZero は、1チャンネル画像（またはMat）の中でゼロでない画素の数を返す関数です。二値化後の白画素数カウント、差分検出による変化領域の面積計算など、画像処理パイプラインの「判定ステップ」で頻繁に登場します。

最小の使い方はこのとおりです。

int n = cv::countNonZero(mask);  // mask は CV_8UC1 など1チャンネルのMat

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動作環境

• OpenCV 4.x
• C++17
• ビルド例: g++ -std=c++17 main.cpp $(pkg-config --cflags --libs opencv4) -o main

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

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // グレースケール画像を読み込む
    cv::Mat gray = cv::imread("sample.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if (gray.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました" << std::endl;
        return 1;
    }

    // 二値化（画素値 > 127 を白=255、それ以外を黒=0 にする）
    cv::Mat binary;
    cv::threshold(gray, binary, 127, 255, cv::THRESH_BINARY);

    // 非ゼロ画素数（白画素数）をカウント
    int nonZeroCount = cv::countNonZero(binary);

    // 全画素数に対する割合を計算
    int totalPixels = binary.rows * binary.cols;
    double ratio = static_cast<double>(nonZeroCount) / totalPixels * 100.0;

    std::cout << "全画素数    : " << totalPixels << std::endl;
    std::cout << "非ゼロ画素数: " << nonZeroCount << std::endl;
    std::cout << "白画素の割合: " << ratio << " %" << std::endl;

    return 0;
}

実行結果（例）:

全画素数    : 307200
非ゼロ画素数: 142300
白画素の割合: 46.3184 %

コード解説

行	説明
cv::imread(..., IMREAD_GRAYSCALE)	最初から1チャンネルで読み込む。countNonZero は1チャンネル専用なのでここで揃える
cv::threshold(...)	二値化してゼロ／非ゼロの境界を明確にする
cv::countNonZero(binary)	ゼロでない画素の個数を int で返す
binary.rows * binary.cols	全画素数。チャンネル数は含まない点に注意

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引数と戻り値

int cv::countNonZero(InputArray src);

引数/戻り値	型	説明
src	InputArray	入力配列。1チャンネルのみ対応（CV_8U / CV_16U / CV_32F 等）
戻り値	int	ゼロでない要素の数

⚠️ src が多チャンネル（CV_8UC3 など）の場合、実行時に assertion エラーが発生します。

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実践例

実践例1: 差分検出で変化領域の面積を計算する

背景差分などで変化ピクセル数を定量的に求めるパターンです。
cv::absdiff で差分画像を作り、閾値処理後にカウントします。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Mat frame1 = cv::imread("before.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat frame2 = cv::imread("after.png",  cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if (frame1.empty() || frame2.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました" << std::endl;
        return 1;
    }

    // 差分画像を生成
    cv::Mat diff;
    cv::absdiff(frame1, frame2, diff);

    // 差分が小さいノイズを除去してから二値化
    cv::Mat mask;
    cv::threshold(diff, mask, 30, 255, cv::THRESH_BINARY);

    int changedPixels = cv::countNonZero(mask);
    int totalPixels   = mask.rows * mask.cols;
    double changeRate = static_cast<double>(changedPixels) / totalPixels * 100.0;

    std::cout << "変化画素数: " << changedPixels << std::endl;
    std::cout << "変化率    : " << changeRate << " %" << std::endl;

    // 変化率が5%を超えたら「動き検出」と判定する例
    if (changeRate > 5.0) {
        std::cout << ">>> 動きを検出しました" << std::endl;
    }

    return 0;
}

実行結果（例）:

変化画素数: 18432
変化率    : 6.0 %
>>> 動きを検出しました

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実践例2: チャンネルごとに非ゼロ画素数を調べる

カラー画像の各チャンネルを個別にカウントしたいときは、cv::split でチャンネルを分解してから渡します。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Mat bgr = cv::imread("sample.png");
    if (bgr.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました" << std::endl;
        return 1;
    }

    // チャンネルを分解する
    std::vector<cv::Mat> channels;
    cv::split(bgr, channels);

    const char* names[] = {"Blue", "Green", "Red"};
    for (int i = 0; i < 3; ++i) {
        int n = cv::countNonZero(channels[i]);
        std::cout << names[i] << " チャンネル 非ゼロ画素数: " << n << std::endl;
    }

    return 0;
}

実行結果（例）:

Blue  チャンネル 非ゼロ画素数: 298765
Green チャンネル 非ゼロ画素数: 301024
Red   チャンネル 非ゼロ画素数: 295800

チャンネル分解については cv::split / cv::merge の使い方【OpenCV/C++】〜チャンネルを分解・結合する〜 も参照してください。

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つまずきポイント

✅ 多チャンネル Mat をそのまま渡すと assertion エラー

cv::countNonZero は 1チャンネルのみ 受け付けます。カラー画像（CV_8UC3）をそのまま渡すと次のような実行時エラーになります。

OpenCV Error: Assertion failed (src.channels() == 1) in countNonZero

cv::cvtColor でグレースケールに変換するか、cv::split でチャンネルを分解してから渡してください。

✅ 浮動小数点 Mat の「ほぼゼロ」に注意

CV_32F や CV_64F の配列を渡す場合、浮動小数点の演算誤差で「ゼロのつもりだが微小な値が残る」ケースがあります。厳密にゼロ判定したいなら cv::threshold や cv::compare で明示的にマスクを作ってから渡すのが安全です。

✅ 戻り値は int。大きな画像では桁あふれに注意

戻り値は int（32bit符号付き整数）です。8K解像度（7680×4320 ≒ 3,300万画素）など極端に大きい画像では INT_MAX（約21億）を超えることはほぼありませんが、3D ボリュームデータや巨大な行列を扱う場合は念のため上限を意識してください。

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関連する関数

• cv::minMaxLoc の使い方【OpenCV/C++】〜最大値・最小値と位置を求める〜
• cv::mean / meanStdDev の使い方【OpenCV/C++】〜平均・標準偏差を求める〜
• cv::absdiff の使い方【OpenCV/C++】〜差分画像を作る〜
• cv::bitwise_and の使い方【OpenCV/C++】〜ビット演算とマスク処理〜
• cv::threshold — 二値化。countNonZero と組み合わせて使うことが非常に多い
• cv::findContours — 非ゼロ領域の輪郭抽出。面積の代わりに形状を取りたい場合に使う

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まとめ

cv::countNonZero は1チャンネル画像の非ゼロ画素数を int で返すシンプルな関数です。二値化後の面積計算や差分検出による変化率の判定など、画像処理パイプラインの判断ステップで幅広く活用できます。多チャンネル画像には直接使えない点だけ押さえておけば、迷わず使いこなせます。