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画像やWebカメラを加工してみる パート1 ~色変換編~

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はじめに

Pythonを使って、画像やWebカメラを加工してみた パート1

今回は OpenCV を使って画像(映像)加工をやってみた
業務でOpenCVを使うことがあったので、家でちょこちょこ遊んでみた

お品書きは下記の通り

  • OpenCVとは
  • モジュール,ディレクトリ構造など
  • RGB加工

OpenCVとは

OpenCV

OpenCV … パソコンで、画像や映像を処理するのに必要な機能が実装されているOSSライブラリ
画像や映像を加工するにはもってこいのライブラリとのこと
学習データと組み合わせることにより、顔認識などにも使用されている

モジュール,ディレクトリ構造など

モジュール

今回使用するモジュールは下記の通り
必要があればインストールしてください!

pip install opencv-python # OpenCVの機能を使用するときに必要(python上ではcv2で使う)
pip install os            # osに依存している機能を利用できる

ディレクトリ構造

ディレクトリ構造は下記の通り

-- rgb.py
   -- rgb.py
   -- img
      -- fruit.jpg

写真はおいしそうな果物たちを使用してみます
fruit.jpg

RGB加工

OpenCVを使用することにより、 三原色(赤,緑,青)の数値 を取得することができる
せっかくなので、画像ファイル名を取得し、その画像を加工するプログラムにしてみた

プログラム

rgb.py
import cv2
import os

# 画像があるフォルダ取得
PATH = './img'
FOLDER = os.listdir(PATH)

# ウィンドウ名の設定
OLD_WINDOW_NAME = 'old'
NEW_WINDOW_NAME = 'new'

# bgr COLORS
COLORS = ['blue', 'green', 'red']

# 画像ファイル名取得
def get_file_name():
    print('*** All  Pictures ***')
    print(*FOLDER, sep='\n')
    print('***      End      ***')

    while True:
        file_name = input('使用するファイル名は何ですか?: ')
        if file_name in FOLDER:
            return file_name
        else:
            print('{}というファイルは存在しません。'.format(file_name))

# 色を使用するかどうか確認
def yes_no_color(color):
    while True:
        choice = input('{}を使用しますか?[y/N]: '.format(color)).lower()
        if choice == '':
            pass
        elif choice in 'yes':
            return True
        elif choice in 'no':
            return False

# メイン
if __name__ == '__main__':
    old_file_name = get_file_name()
    file_prefixes = old_file_name.rsplit('.', 1)
    new_file_name = file_prefixes[0]

    # 元の画像ファイルを読み込む
    old_img = cv2.imread(PATH + '/'+ old_file_name, cv2.IMREAD_COLOR)

    # ゼロ埋めの画像配列
    if len(old_img.shape) == 3:
        height, width, channels = old_img.shape[:3]
    else:
        height, width = old_img.shape[:2]
        channels = 1
    
    # 0に初期化
    zeros = np.zeros((height, width), old_img.dtype)

    # RGB分離
    img_colors = cv2.split(old_img)

    # 青,緑,赤の順で色を使用するか確認
    for color in COLORS:
        if yes_no_color(color):
            new_file_name += '_' + color[:1]
        else:
            # 使用しない色は0に初期化
            img_colors[COLORS.index(color)] = zeros

    new_file_name += '.' + file_prefixes[1]

    # 新しい画像ファイルに色を付ける
    new_img = cv2.merge((img_colors[0], img_colors[1], img_colors[2]))

    # ウィンドウを作成
    cv2.namedWindow(OLD_WINDOW_NAME)
    cv2.namedWindow(NEW_WINDOW_NAME)

    # ウィンドウに表示
    cv2.imshow(OLD_WINDOW_NAME, old_img)
    cv2.imshow(NEW_WINDOW_NAME, new_img)

    # ファイルに保存
    cv2.imwrite(r'img/{}'.format(new_file_name), new_img)

    # 終了処理
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

画像を読み込むとき BGR(青,緑,赤) の順番で取得することに注意

少し解説

old_img = cv2.imread(PATH + '/'+ old_file_name, cv2.IMREAD_COLOR)

ここで画像データを読み込む
cv2.IMREAD_COLOR の部分で三原色を取得している
他にもグレイスケールで読み込みもできる

img_colors[COLORS.index(color)] = zeros

指定されなかった色は、ここで0に初期化される。

cv2.waitKey(0)

何かしらキーボード入力があるまで、プログラムを一時停止する。

cv2.destroyAllWindows()

作成されたウィンドウを閉じる関数
特定のウィンドウのみ削除したい場合、()内にウィンドウ名を入力する。

出力結果

コマンドライン
gazou.PNG


fruit_b.jpg

fruit_g.jpg

fruit_r.jpg
赤+青
fruit_b_r.jpg

うん。。。どれも食欲が湧かない(笑)
※処理を終了したい場合は、どちらかの画像ウィンドウをクリックして、何かキーボード入力をすれば処理が終了します。

まとめ

パート1では、OpenCVについてとrgb加工を重点にまとめてみた
赤,緑,青の写真を見比べると、この写真はどの色が強いかなどがわかった
次回パート2ではグレイスケール加工や反転などをまとめていきたい( ˘ω˘ )

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