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Opencvで画像の色を抽出してアルファチャンネル付きで保存したい

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TANUKIpro

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コラージュを作るときのいわゆるBB(ブルーバック?)のような画像で、背景の単色だけを
抜いてその部分を透過させたいです。

画像はBGRです。最終的に入力に対して出力が周りが透過されてて、ぽつんと撮影対象が写っている感じにしたいです。
一応色を摘出するところまではできたのですが、アルファチャンネルを追加するところで詰まってしまいました。

皆様のお力をお借りしたいです。参考になりそうなサイトなどでもかまいません。
よろしくお願いいたします。

pythonはver2. 、OpenCVはver3です。

import cv2
import numpy as np
import sys

cap = cv2.VideoCapture(0)

lower_yellow = np.array([20, 50, 30])
upper_yellow = np.array([100, 255, 255])

gaussian =7
num = 0

def video2frame(cap):
    ret, frame = cap.read()
    image = frame
    return image

def masking(image, num):
    #ノイズがやなのでぼかす
    image = cv2.GaussianBlur(image, (gaussian, gaussian), 0)

    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    #今回は黄色のバックカラーを想定
    aim2masking_color = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)

    mask = cv2.bitwise_not(image, image, mask=aim2masking_color)

    masked_upstate = cv2.bitwise_and(image, mask)
    mask_img = cv2.cvtColor(aim2masking_color, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

    #ココでアルファチャンネルを追加(失敗)
    '''
    mask_b, mask_g, mask_r = cv2.split(mask_img)
    alpha_channel = np.ones(mask_b.shape, dtype=mask_b.dtype) * 50
    #alpha_mask = cv2.merge((mask_b, mask_g, mask_r, alpha_channel))
    obj_image = cv2.addWeighted(masked_upstate, 1, alpha_mask, 1, 0)
    '''
    masked_replaced_white = cv2.addWeighted(masked_upstate, 1, mask_img, 1, 0)

    cv2.imshow("test", masked_replaced_white)
    #cv2.imwrite("test_%d.png"%(num), obj_image)
    cv2.waitKey(1)

def main(cap, num):
    masking(video2frame(cap), num)

while True:
    main(cap, num)
    num += 1

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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回答 2

+1

Pythonでopencvを使用していないので、正確な回答でないかもしれない事をお許しください。

アルファチャネルを使用する時は、確実な方法として一旦ファイルにimwriteで書き出し、読み込みの際(imread)にC++であればIMREAD_UNCHANGEDを引数に。pythonであれば引数に-1を渡せば読み込めると認識しています。

念のためググってみたサイト(検証していないので正解かどうかは判断できませんが、参考になれば)は以下の通り。

Python版OpenCVによるpng画像と透過処理について

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  • 2018/06/14 14:10

    ご効力ありがとう御座います!
    無事解決しました。

    キャンセル

check解決した方法

0

なんかいろいろやってたら上手くいきました。
ご協力ありがとうございました。

import cv2
import numpy as np
import sys

cap = cv2.VideoCapture(0)

lower_yellow = np.array([20, 50, 30])
upper_yellow = np.array([100, 255, 255])

gaussian =7
num = 0

def video2frame(cap):
    ret, frame = cap.read()
    image = frame
    return image

def channels(image):
    if len(image.shape) == 3:
        height, width, channels = image.shape[:3]
        print channels
    else:
        height, width = image.shape[:2]
        channels = 1
        print channels

def masking(image, num):
    image = cv2.GaussianBlur(image, (gaussian, gaussian), 0)
    h, w = image.shape[:2]

    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    aim2masking_color = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)

    mask = cv2.bitwise_not(image, image, mask=aim2masking_color)
    mask = cv2.bitwise_not(aim2masking_color)

    bgr = cv2.split(image)

    img_alpha = cv2.merge(bgr+[mask])
    print mask
    cv2.imshow("test", mask)
    cv2.imwrite("test_%d.png"%(num), img_alpha)

    cv2.waitKey(1)


def main(cap, num):
    masking(video2frame(cap), num)

while True:
    main(cap, num)
    num += 1

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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