Pythonで白黒画像とカラー画像の判別

Question

実現したいこと

現在、18万枚の画像から白黒画像とカラー画像の判別をしているのですが精度を上げるためにどのような工夫をすればよいでしょうか？
画像はすべてイラストになります。
現在は以下のコードで行っています。コードは__StackOverflow__で拾ったものを改変しております。

コード

import cv2
import os
import shutil
import numpy as np


def judge(root):
    for path in os.listdir(root):
        # load image
        img_path = os.path.join(root, path)
        img = cv2.imread(img_path)
        b, g, r = cv2.split(img)

        r_g = np.count_nonzero(abs(r - g))
        r_b = np.count_nonzero(abs(r - b))
        g_b = np.count_nonzero(abs(g - b))
        diff_sum = float(r_g + r_b + g_b)

        ratio = diff_sum / img.size
        # color
        if ratio > 0.005:
            continue
        # grey
        else:
            os.remove(img_path)


if __name__ == '__main__':
    judge('path/to/image_directory')

誤判定された画像

著作物のネットリテラシーが欠落していたので、引用元が確定したものだけ残しました。

拝借元 > https://m-hakus.tumblr.com/(はくす様)

環境

Windows 10
Python 3.6

Comments

[tiitoi]

なにが問題なのかわからないのですが、記載のコードでは判別できないので、どうすればいいか？という質問ですか？

[can110]

誤判定する具体的な画像をアップいただくと回答得られやすくなります。

[sakura_hana]

質問と直接関係無いですが、アップしている画像は自作品ですか？　もしそうでないなら著作権違反となりますので、引用元と作成者を明記してください。

[tiitoi]

パラメータである 0.005 を調整はしましたか？

[redp]

パラメータを何回か変えて行いましたが精度という面では変わりませんでした。低評価もついてしまいましたし、自分でMLのハイパーパラメータのチューニング行う感覚で調整していこうと思います。

Answer 1

画像処理は門外漢ですが、python detect color imageでググると以下がヒットしました。
Detect if image is color, grayscale or black and white with Python/PIL

上記を丸パクリし元に判定関数を作成してみました。
見た目では分からない程度でも色味に揺らぎがあるとカラーと判定されます。
よって実際の運用では、いきなりファイル削除せずに画像をフォルダに振り分けしてMaybe Colorな画像は
MAYBE_COLOR値をあげながら徐々に絞り込むような処理が必要かと思います。

※モデル：レナ姐さん

import cv2
import numpy as np
import os

# モノクロ画像に変換
def to_gray(path):
    img = cv2.imread(path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imwrite(os.path.splitext(path)[0] + '_gray.jpg', gray)

# 彩度を変更
def conv_saturation(path,sat):
    img = cv2.imread(path)
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    h, s, v = cv2.split(hsv)
    s[:,:] = sat
    hsv = cv2.merge((h,s,v));
    img = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
    cv2.imwrite('{}_sat{:03d}.jpg'.format(os.path.splitext(path)[0],sat), img)

# 提示ソースの判定用の値
def get_ratio(path):
    img = cv2.imread(path)

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

    r_g = np.count_nonzero(abs(r - g))
    r_b = np.count_nonzero(abs(r - b))
    g_b = np.count_nonzero(abs(g - b))
    diff_sum = float(r_g + r_b + g_b)

    return diff_sum / img.size # > 0.005

# カラー画像か判定
# Detect if image is color, grayscale or black and white with Python/PIL
# https://stackoverflow.com/questions/20068945/detect-if-image-is-color-grayscale-or-black-and-white-with-python-pil
def detect_color_image(file, MAYBE_COLOR = 100):

    from PIL import Image, ImageStat
    from functools import reduce

    MONOCHROMATIC_MAX_VARIANCE = 0.005
    COLOR = 1000

    v = ImageStat.Stat(Image.open(file)).var # =分散
    is_monochromatic = reduce(lambda x, y: x and y < MONOCHROMATIC_MAX_VARIANCE, v, True)
    if is_monochromatic:
        return "Monochromatic image"
    else:
        mes = '?'
        if len(v)==3: # color
            maxmin = abs(max(v) - min(v))
            if maxmin > COLOR:
                mes = "Color"
            elif maxmin > MAYBE_COLOR:
                mes = "Maybe color"
            else:
                mes = "grayscale"

            return '{}({})'.format(mes, maxmin)

        elif len(v)==1:
            return "Black and white"
        else:
            return "Don't know..."

# テスト画像生成
to_gray('lena.jpg')
conv_saturation('lena.jpg',1)
conv_saturation('lena.jpg',10)
conv_saturation('lena.jpg',100)

# 各画像を判定
for path in ['lena.jpg','lena_gray.jpg','lena_sat001.jpg','lena_sat010.jpg','lena_sat100.jpg']:
    print(path)
    print(get_ratio(path)) # 提示ソースの判定値
    print(detect_color_image(path))
    print()

# 閾値を徐々にあげる
path = 'lena_sat010.jpg'
print(path)
for maybe_color in [100,200,300]:
    print(detect_color_image(path,maybe_color),maybe_color)

Comments

[redp]

コメント付きで分かりやすい解答ありがとうございます。非常に助かりました。