2017年8月29日 更新

Pythonで画像処理① マスク処理

Pythonで画像を操作する方法を簡単に解説しています。

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上の画像を見てみると、背景はおよそ明るさ(輝度値)が210以上であることがわかります。今回は輝度値が210以上の領域を0に、210未満の領域を1にしてみます。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('001.jpg' ,0)
img[img < 210] = 1
img[img >= 210] = 0

plt.imshow(img)
plt.colorbar()
plt.show()
bin.py
 (3632)

シルエットが表示されたと思います。カラーバーを見てみると、自動的に0~1に幅がスケールされていますね。
img[img < 210] = 0 の意味するものは、「imgの210未満の画素値を持つ場所については、imgのその場所の画素値を0にする」というようなものです。

画像どうしの掛け算

次に画像どうしの掛け算をしてみたいと思います。NumPyで*演算子を使った場合、要素ごとの積になります。いわゆる行列の積ではないので注意です!せっかくですので、ここまでで作ったマスク画像(ネズミがいる領域が1で他が0になっている画像)を活用します。

このマスク画像と元の画像を掛け算するとどうなるでしょうか。。。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img1 = cv2.imread('001.jpg' ,0)
img2 = cv2.imread('001.jpg' ,0)

img2[img2 < 210] = 1
img2[img2 >= 210] = 0

img3 = img1*img2

plt.imshow(img3)
plt.colorbar()
plt.show()
mask.py
 (3636)

こんな感じに背景部分が0になった画像ができたと思います。すなわち、マスク画像で1になっている部分は1を掛けるのでそのままに、0になっている部分は0を掛けるので0になるということです。

実はもっと簡単に書くこともできます

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('001.jpg' ,0)
img[img >= 210] = 0

plt.imshow(img)
plt.colorbar()
plt.show()
mask2.py
2個前のコードから、img[img >= 210] = 0を抜くだけですね。全く同じ出力が得られます。

続きます!

次回もこんな感じでNumPyを使った小技的なものを紹介していきます!
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望月 優輝 望月 優輝