画像処理100本ノックというのをやろうと思います．

目次

Q.1. チャネル入れ替え
 Q.2. グレースケール化

Q.1. チャネル入れ替え

画像を読み込み、RGBをBGRの順に入れ替えよ。

gazo01.py

import cv2
import numpy as numpy
img = cv2.imread("files/imori.jpg")

r = img[:, :, 2].copy()
b = img[:, :, 0].copy()

img[:, :, 0] = r
img[:, :, 2] = b

cv2.imwrite("newimori.jpg", img)

結果

備忘録

・cv2.imreadで読み込むとRGBはBGRの順で出力される
・numpy.ndarrayを取り扱うときは参照渡しに注意最初.copy()をつけずにやってミスをした

Q.2. グレースケール化

画像をグレースケールにせよ。グレースケールとは、画像の輝度表現方法の一種であり下式で計算される。

Y = 0.2126 R + 0.7152 G + 0.0722 B

gazo02.py

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("files/imori.jpg")
img = img * [0.0722, 0.7152, 0.2126]
img = img.sum(axis=2)

cv2.imwrite("newimori2.jpg", img)

結果

備忘録

・グレースケールの場合各ピクセルに格納されている値はYひとつのみ

Q.3. 二値化

画像を二値化せよ。二値化とは、画像を黒と白の二値で表現する方法である。ここでは、グレースケールにおいて閾値を128に設定し、下式で二値化する。

y = { 0 (if y < 128) 255 (else)

gazo03.py

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("newimori2.jpg")
img = np.where(img <128, 0, 255)

cv2.imwrite("newimori3.jpg", img)

結果

備忘録

・まあいいかなと思って2問目で作ったグレースケールの画像をもとにしました
・if は np.where