簡単な処理概要を説明
元画像を読み込む
まずは、元画像がどの様になっているか確認します。
全体的なコードは、最後の方で掲載します。
#元画像はこんな感じ(ここでは意味を理解しなくても大丈夫です)
img = cv2.imread('DSC_0948.jpg')
plt.figure(figsize=(10, 8))
#imageの形状確認
print(img.shape)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)
■元画像
HSV色座標系の情報をヒストグラム出してみる
明るさ(輝度)、色相、彩度の分布が分かる、HSV色座標系のヒストグラムを表示します。
処理の流れは以下の通り
・画像を読み込む
・OpenCVはBGR画像のためRGB画像に変換する
・hsv票色系に変換
hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # hsv票色系に変換
・輝度、色相、彩度ごとの色情報を取得する
・パーセントタイルを求める。
このプログの実装例として、パーセントタイルは5％、50％、95％で取得しています。
以下のヒストグラムとパーセントタイルを比較します。
{'h_per_5': 68.0,
'h_per_50': 110.0,
'h_per_95': 134.0,
's_per_5': 68.0,
's_per_50': 110.0,
's_per_95': 134.0,
'v_per_5': 42.0,
'v_per_50': 172.0,
'v_per_95': 221.0}
上図を見ると明るさ(Value)の値が全体的に分布しています。
明るさのパーセンタイル95パーセントの値(v_per_95)が221.0(明るさの最大は、255)なので明るめの画像と言える
もう一度、ヒストグラムの画像を表示します。
プログラムコードなど、詳細な情報が知りたい場合は、最後の方に掲載しています。
暗い画像でHSV色座標系のヒストグラムを検証する
「HSV色座標系の情報を出してみる」のところでは、以下の画像について
HSV色座標系のヒストグラムを表示しました。
今度は、暗めの画像を表示します。
|
あ！今度は輝度(Value)が、左側に寄ったね。
輝度のパーセントタイルの95％(v_per_95)を見ると、150.0になっているから、全体的に暗いといえるね
{'h_per_5': 0.0, 'h_per_50': 100.0, 'h_per_95': 175.0,
's_per_5': 0.0, 's_per_50': 100.0, 's_per_95': 175.0,
'v_per_5': 58.0, 'v_per_50': 113.0, 'v_per_95': 150.0}
明るさを検出するためのパラメータの調整は、パーセントタイルの値を変更します。
このようにして、プログラムで暗い画像なのか判定できるようになります。
暗い画像を明るくしてみる
暗いことがわかっただけでは、意味がありません。
暗かったら明るめに補正したと思うものです。
ここでは、暗い画像を明るくする方法を記載します。
ガンマ補正をして明るくしたり暗くしたりします。
くわしい実装方法は、このあと紹介するソースコードをみてください。
ガンマ値を１以上の数字にした結果、明るくすることができました。
■補正前の画像
■ガンマ値2.0で補正して明るくした画像
ガンマ値を上げるほど明るくなると言えます。
逆に暗くしたい場合は、ガンマ値を１未満の値を設定して調整します。
>>Udemy・Pythonで学ぶOpenCVでの画像処理入門
全体的な実装例
これまで解説してきたことを実装します。
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ぶっちゃけ、いままでの解説必要なくねぇ？
この章だけあればよかったんじゃねぇ？(笑)
|
それ言われてしまうと元も子もないないですが・・・
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まとめ
以上、OpenCVを使って暗い画像の検出、明るさの調整、さらに、輝度、色相、彩度のヒストグラムに表示する方法まで解説しました。
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付録：kaggleってなに？
冒頭に「kaggle」という言葉が出てきました。
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