OpenCVで明るさ(輝度),色相,彩度をグラフに描画・さらに明るさ調整

今、kaggle(AIコンペ)で画像処理系のコンペを戦っているんだ。
極端に明るさがおかしい画像があるかもしれないから、何千枚もある画像から暗い画像だけ抽出して、補正したいだ。そんなことはできるかな？

ありますよ。
今回は、ポートレートモデルの翡翠さんにご協力を頂いて
暗い画像の検出、暗い画像を明るくする例で解説します。

Contents

1 簡単な処理概要を説明
- 1.1 元画像を読み込む
2 HSV色座標系の情報をヒストグラム出してみる
3 暗い画像でHSV色座標系のヒストグラムを検証する
4 暗い画像を明るくしてみる
5 全体的な実装例
6 まとめ
7 付録：kaggleってなに？

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。