機械学習を用いたカラーイラスト線画の自動生成

初めに(^ω^)

絵が描けると何かとはかどりますよね。絵が描ける人間になってみたいと思ったのですが、無理だったので自動で作れるAIを作成してみました。難しかったですが、楽しかったのでうれしかったです。

作成したソースコード

# -----------------------------------------
# 線画の自動生成
# -----------------------------------------
import numpy as np
import cv2

# 保存先指定
file = './text11.txt'

# カラーで読み込み
img = cv2.imread('./shigure.png')
# グレースケールで読み込み
img2 = cv2.imread('./shigure.png',0)

# Numy配列に保存
im = np.array(img2)

# 閾値設定による二値化処理
Threshold = 120
im[im < Threshold] = 0
im[im >= Threshold] = 255

# 特徴量フィルター生成
# フィルター１
kernel = np.array([[0, -1, 0],
                   [-1, 4, -1],
                   [0, -1, 0]], dtype=np.uint8)

# 膨張処理
dilation = cv2.dilate(im, kernel, iterations = 1)

# 差分処理(膨張処理を行ったデータからグレースケール画像を引く)
Difference = dilation - im

# 色反転
Difference[:, :] = 255 - Difference[:, :]

# テキスト出力
np.savetxt(file, Difference, fmt="%0.0f", delimiter=",")

# 出力
print (Difference)

# 画像出力
cv2.imwrite('./Difference.png', Difference)

コード解説

コード実行結果

元画像

線画画像

元画像

線画画像

コード解説あれこれ

特徴量フィルター生成

# 特徴量フィルター生成
# フィルター１
kernel = np.array([[0, -1, 0],
                   [-1, 4, -1],
                   [0, -1, 0]], dtype=np.uint8)

　フィルターの生成を行っています。中身の数字をいろいろいじってみると面白いかも

膨張処理

# 膨張処理
dilation = cv2.dilate(im, kernel, iterations = 1)

　線の部分を太くしています。前景物体を膨張！

差分処理

# 差分処理(膨張処理を行ったデータからグレースケール画像を引く)
Difference = dilation - im

差分処理したことによって線画が浮き出ますね！

参考文献

OpenCV-Pythonチュートリアルドキュメント

目次のようなもの

Re：ゼロから始める機械学習生活（深層学習もあるよ）
ここに進捗状況等を載せてます。
今まで書いたものを一覧にしていたりするので見てみてください！