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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

Contemporary CRT phosphors (Rec 709)

Rec 709 は scikit-image の rgb2gray 関数 でも利用されているアルゴリズムで,ITU-R Rec BT.602 とは異なるような次の重み付け平均を利用します.

\begin{equation} V = 0.2125 \times R + 0.7154 \times G + 0.0721 \times B \end{equation}

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.


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
c_crt_img = np.zeros((h, w))
for j in range(h):
    for i in range(w):
        c_crt_img[j, i] = 0.2125 * img[j, i, 0] + 0.7154 * img[j, i, 1] + 0.0721 * img[j, i, 2]
show(img)
show(c_crt_img)
filters_01_ink-rgb
filters_06_gray1

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.


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(c_crt_img,
    xlim=(50.5,59.5), ylim=(89.5, 80.5),
    figsize=(6,6), fontsize=6
)
filters_02_zoom3
filters_06_gray2

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