テスト画像生成

作成した画像処理アルゴリズムは、テスト用画像で効果を検証することが多い。¹
アルゴリズムの演算結果を細かい数値で検証したい場合など、自然画像よりも単純なパターンであったほうが検証の初期段階では有効な場合がある。

例えば、チェッカーパターンであったり、放送に使われるテストパターンなどである。²

そこで Python と OpenCV を使ってコードを書いてみた。
（ほとんど個人的な備忘録）

動作環境

$python --version
Python 3.8.2

$pip list
Package       Version 
------------- --------
numpy         1.18.3  
opencv-python 4.2.0.34
pip           20.0.2  
setuptools    46.1.3  
wheel         0.34.2

コード

グレースケールとカラーバーを生成するサンプルコード

import cv2
import numpy as np
from enum import Enum

def gray_scale_chart():
    width = 1920
    height = 1080
    gray_img = np.zeros((height,width), dtype=np.uint8)
    val = 0
    bar_width = 120
    step = 17
    for i in range(0, width, bar_width):
        gray_img[0:height,i:i+bar_width]=val
        val += step
    cv2.imwrite("gray_scale.bmp", gray_img)


class Color(Enum):
    WHITE=(255,255,255)
    YELLOW=(0,255,255)
    CYAN=(255,255,0)
    GREEN=(0,255,0)
    MAGENTA=(255,0,255)
    RED=(0,0,255)
    BLUE=(255,0,0)
    BLACK=(0,0,0)


def full_color_bar():
    width = 1920
    height = 1080
    color_img = np.zeros((height,width,3), dtype=np.uint8)
    bar_width = 240
    i = 0
    for c in Color:
        color_img[0:height,i:i+bar_width]=c.value
        i += bar_width
    cv2.imwrite("full_color_bar.bmp",color_img)


if __name__=='__main__':
    gray_scale_chart()
    full_color_bar()

グレースケール

カラーバー

モニタのチェックにどうぞ

lena - wikipediaが使われることが多い ↩
テストパターン (放送) - wikipedia ↩