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python,OpenCV,numpyによる色抽出・変換

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Haku_val

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前提・実現したいこと

pythonで画像の色変換を行いたいのですが,
opencvのimreadで画像を読み込み,
例えば[R,G,B]=[255,0,0]の画素を[R,G,B]=[0,0,255]にしようとプログラムを組んでいるのですが,
numpyのwhere等を使って一括で変換する方法ってありますか?
現状は,ループで1画素ずつ判定して行っています.

該当のソースコード

import sys,cv2
import numpy as np

args = sys.argv
img = cv2.imread(args[1])

find_color = np.array([255,0,0])
change_color = np.array([0,0,255])

height,width,channels = img.shape
img2 = np.empty((height,widht,channels))

for y in range(height):
    for x in range(width):
        if np.allclose(img[y,x,:],find_color[-1::-1]):
            img2[y,x,:] = change_color[-1::-1]

cv2.imwrite("result.png",img2)

試したこと

img2 = np.where( np.allclose(img[:,:,:],find_color[-1::-1]), change_color,img)
cv2.imwrite("result.png",img2)


とやりましたが,上手く行かなかったため,for文で一画素ずつ行っています

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回答 3

checkベストアンサー

+2

ご提示のコードを実行した結果、次のような仕様と理解しました。

  • Pure RedPure Blueに置き換え
  • その他の個所は黒染め
cond_p = (img[..., 0] == 0) & (img[..., 1] == 0) & (img[..., 2] == 255)
cond_f = np.logical_not(cond_p)
img[cond_p] = [255, 0, 0]
img[cond_f] = [  0, 0, 0]

もっと簡単に書けるような気もする... 関数化すれば、あんまり気にならないかもしれませんが。

実行例

実行例
余談ですが、上の図錯視効果があるような... 台形の大きさを定規で測ってしまいました。

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+2

はずしてるかもですが

画像が以下のような3次元のnumpy.ndarrayだったとして・・・
height x width x channel(=RGB)
2x2x3の小さなサンプルで、参照色を赤(255,0,0)、置換色を緑(0,255,0)とし
全ピクセルの中の参照色のピクセルを置換色に置き換えるコードを実験してみました。

import numpy as np

# before color
c_b = np.array([255, 0, 0], dtype=np.uint8)

# after color
c_a = np.array([0, 255, 0], dtype=np.uint8)

# image: 2x2x(3channel)の適当なイメージを作る
img = np.zeros([2, 2, 3], dtype=np.uint8)
img[0,0] = img[1,1] = c_b

print('--- before ---')
print(img)

# 色の置き換え
img[np.logical_and.reduce(img == c_b, axis=2)] = c_a

print('--- after ---')
print(img)


結果

--- before ---
[[[255   0   0]       => 赤黒
  [  0   0   0]]         黒赤

 [[  0   0   0]
  [255   0   0]]]
--- after ---
[[[  0 255   0]       => 緑黒
  [  0   0   0]]         黒緑

 [[  0   0   0]
  [  0 255   0]]]

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+1

皆様の回答を見るまでただただ軸を入れ替えると思っていました。
OpenCVではこんな感じです。
OpenCVの閾値関係のチュートリアルはこちらにあります。

閾値処理のみ 閾値処理+軸の入れ替え
イメージ説明 イメージ説明 イメージ説明
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("original.png")
cv2.imshow("ORIGINAL",img)

# 色を分割
b,g,r = cv2.split(img)

# 以下、マスク処理
####################
# マスク処理の実体
mask =( b > 200) & (g < 200)
# マスクに従って塗りつぶし
img_masked = cv2.bitwise_and(img,img,mask=mask.astype(np.uint8))

# 軸の入れ替えを追加する場合
####################
# B --> R
b,g,r = cv2.split(img_masked)
img_masked_change  = cv2.merge((r,g,b))
####################

# 表示関係
cv2.imshow("MASKED",img_masked )
cv2.imshow("MASKED-CHANGE", img_masked_change)
cv2.imwrite("masked.png",img_masked)
cv2.imwrite("masked_change.png", img_masked_change)

cv2.waitKey(0)

BGRの入れ替えだけでしたらこんな感じで

Before After
イメージ説明 イメージ説明
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("lenna.png")
cv2.imshow("TEST",img)
cv2.waitKey(0)

b,g,r = cv2.split(img)

# BGR --> BRG
img = cv2.merge((b,r,g))

cv2.imshow("TEST",img)
cv2.waitKey(0)

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