Juliaで画像処理（グレースケール化）

はじめに

Juliaで画像処理したくてOpenCVが使えることがわかり、試したためまとめます。
ついでに別の方法もあったので併せて紹介します。

OpenCV

まずはOpenCVのパッケージがすでに存在するということで、パッケージを追加。

using Pkg
Pkg.add("OpenCV")

それではコードを書いていきます。

using OpenCV, ImageView

function image_convert_gray(file_path, save_path)
    img = OpenCV.imread(file_path)

    gray_img = OpenCV.cvtColor(img, OpenCV.COLOR_BGR2GRAY)
    
end

image_convert_gray("test.png", "gray.png")

めっちゃOpenCV感ありますね！
ただし、OpenCVで画像を読み込んだ際に、Pythonでは画像が表示されてたと思うんですが、Juliaではピクセルデータで表示されます(関数を作成した場合は表示されません)。
まあ、しっかりグレースケール化して保存はできます！

Images

もう一つの方法はImagesというパッケージを用いるやり方です。
下記のパッケージを追加しておきます。

Pkg.add("Images")
Pkg.add("ImageMagick")

それではコードを書いていきましょう。

using images, ImageMagick

function image_convert_gray(file_path, save_path)
    img = load(file_image)
    gray_img = Gray.(img)
    save(save_path, gray_img)
end

image_convert_gray("test.png", "gray.png")

割とわかりやすいですね。
Grayは単一のデータに対して変換を行います。読み込んだ画像は複数のピクセルデータから成るので、ブロードキャスト(.)を用いて、配列の各要素に関数を適用させる必要があります(Gray.(img))。
Julia感あって個人的にはこちらの方が好きです。

結果

できてますね～。

まとめ

今回はグレースケール化をしてみましたが、画像処理にはいろいろな処理があります。
OpenCVでやるのが楽なのか、その他の方法でやるのが楽なのかはまだわかりませんが、ケースバイケースで使っていけるようになりたいですね。
それでは！！！