Color Space

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Ⅰ. 色空間の変更

dst = cv.cvtColor(src, code)

src : input image

code:色変換コード

色変換コード

COLOR BGR 2 GRAY:BGRから階調

COLOR BGR 2 HSV:BGR~HSV(8ビット画像のH範囲0~179)

COLOR GRAY 2 BGR:1チャネルから3チャネル

等々

import cv2

color_img = cv2.imread("src/ex_codes/opencv.png", cv2.IMREAD_COLOR)
grayscale_img = cv2.cvtColor(color_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow("color", color_img)
cv2.imshow("grayscale", grayscale_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Ⅱ. チャネルの切断/マージ

mv = cv.split(m):チャネル切断

dst = cv.merge(mv):統合チャネル

import cv2

src = cv2.imread("src/ex_codes/opencv.png", cv2.IMREAD_COLOR)
b, g, r = cv2.split(src)
inversebgr = cv2.merge((r, g, b))

cv2.imshow("b", b)
cv2.imshow("g", g)
cv2.imshow("r", r)
cv2.imshow("inverse", inversebgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Ⅲ. masking

HSV色空間でよく使われます(特定の色や輝度の画素だけを抽出したい場合)

dst = cv.inRange(src, lowerb, upperb):チャンネル別マスク

src:input画像

lowerb:各チャンネルの閾値標準差

upper b:各チャネルの上限値Andarray

dst = cv.bitwise_and(src1, src2 , mask = mask):画素間ビット演算

src 1:最初の画像

src 2:2番目の画像

mask:演算範囲

import cv2
import numpy as np

src = cv2.imread("src/ex_codes/person.jpeg", cv2.IMREAD_COLOR)
hsv = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)

mask = cv2.inRange(hsv, np.array([0, 0, 200]), np.array([255, 255, 255]))
res = cv2.bitwise_and(src, src, mask = mask)

cv2.imshow('frame', src)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('res', res)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Reference

この問題について(Color Space), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@legendre13/Color-Space

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