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目次

1. scikit-image のインストール
2. Matplotlib による画像の表示
3. 表示関数の定義
4. RGBA から RGB への変換
5. グレースケールをイメージする
6. RGB からグレースケールへの変換
   1. RGB 平均
   2. ITU-R Rec BT.602
   3. Contemporary CRT phosphors (Rec 709)
   4. 3種類の比較
   5. scikit-image の rgb2gray 関数
7. 平均化フィルタ
   1. 平均化フィルタの自作
   2. 平均化フィルタの一般化
   3. scikit-image の平均化フィルタ関数
8. ガウシアンフィルタ
9. バイラテラルフィルタ
10. ランダムノイズとフィルタ
11. ソーベルフィルタ
    1. ソーベルフィルタの自作
    2. scikit-image の sobel 関数
    3. 平均化／ガウシアンフィルタとソーベルフィルタの併用

画像フィルタの作成と利用

RGB からグレースケールへの変換

ITU-R Rec BT.602

次は，ITU-R Rec BT.602 のアルゴリズムです．これは R, G, B についての単純な平均値ではなく，次の重み付け平均を利用します．

なお，あらかじめ「表示関数の定義」ページを参照し，ライブラリのインポートと関数の定義を実行しておいてください．

コピー
ink_img = plt.imread('ink.png')
img =  ink_img[:, :, 0:3] # アルファチャンネルを削除
h, w, a = img.shape # 画像の画素数 h : 高さ， w : 幅
itu_r_img = np.zeros((h, w)) # 初期化
for j in range(h):
    for i in range(w):
        itu_r_img[j, i] = 0.299 * img[j, i, 0] + 0.587 * img[j, i, 1] + 0.114 * img[j, i, 2]
show(img)
show(itu_r_img)

以前のページと同じ場所を拡大表示すると次のようになります．また，比較のために元のカラー画像も並べて表示します．

コピー
show_zoom_with_color(img,
    xlim=(50.5,59.5), ylim=(89.5, 80.5),
    figsize=(6,6), fontsize=6,
    show_color=False
)
show_zoom_with_color(itu_r_img,
    xlim=(50.5,59.5), ylim=(89.5, 80.5),
    figsize=(6,6), fontsize=6
)

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