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HSVからHSとSVだけを取り出す

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前提・実現したいこと

一枚の画像をRGBからHSVに変換し、HS成分とSV成分だけを取り出した二枚の別々の画像を作成中ですが、
HS成分だけを取り出した画像はできましたが、SV成分だけの画像作成ができなくて困ってます。

### 発生している問題・エラーメッセージ

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-7f26c00cf06d> in <module>
12 plt.subplot(1,2,1), plt.imshow(img)
13 plt.xticks([]),plt.yticks([]),plt.title('Image')
---> 14 plt.subplot(1,2,2), plt.imshow(hist,interpolation = 'nearest')
15 plt.xticks([]),plt.yticks([]),plt.title('Histogram')
16 

~/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py in imshow(X, cmap, norm, aspect, interpolation, alpha, vmin, vmax, origin, extent, shape, filternorm, filterrad, imlim, resample, url, data, kwargs) 2699         filternorm=filternorm, filterrad=filterrad, imlim=imlim, 2700         resample=resample, url=url, ({"data": data} if data is not
-> 2701         None else {}), **kwargs)
2702     sci(ret) 2703     return ret

~/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/init.py in inner(ax, data, *args, kwargs) 1808                         "the Matplotlib list!)" % (label_namer, func.name), 1809                         RuntimeWarning, stacklevel=2) -> 1810             return func(ax, *args, kwargs)
1811 
1812         inner.doc = _add_data_doc(inner.doc,

~/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py in imshow(self, X, cmap, norm, aspect, interpolation, alpha, vmin, vmax, origin, extent, shape, filternorm, filterrad, imlim, resample, url, kwargs) 5492                               resample=resample, kwargs)
5493 
-> 5494         im.set_data(X)
5495         im.set_alpha(alpha)
5496         if im.get_clip_path() is None:

~/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/image.py in set_data(self, A)
640         if (self._A.dtype != np.uint8 and
641                 not np.can_cast(self._A.dtype, float, "same_kind")):
--> 642             raise TypeError("Image data cannot be converted to float")
643 
644         if not (self._A.ndim == 2

TypeError: Image data cannot be converted to float

エラーメッセージ
```

該当のソースコード

opencv-python

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

img = cv2.imread('hsv.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2BGR)

hist = cv2.calcHist([hsv], [1,2], None, [0,256], [0,256,0, 256])

plt.subplot(1,2,1), plt.imshow(img)
plt.xticks([]),plt.yticks([]),plt.title('Image')
plt.subplot(1,2,2), plt.imshow(hist,interpolation = 'nearest')
plt.xticks([]),plt.yticks([]),plt.title('Histogram')

cv2.imwrite("homehsv-sv.jpg",img)

試したこと

hist = cv2.calcHist([hsv], [0,1], None, [180,256], [0,180,0,256])で
HS成分だけの画像が作成できたので、以下のようにベクトルを[1,2]
色の範囲を[0,256],[1,2]のベクトルの色の範囲を[0,256,0,256]にしました
ここで0はH成分、1はs成分、2はv成分を表す。
変更したらエラーが発生しました。
hist = cv2.calcHist([hsv], [1,2], None, [0,256], [0,256,0, 256])

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  • yuki1123

    2019/01/27 00:36

    物体追跡のために色尤度を作成をしています。
    cv2.calcHist()を使用しています。
    次のステップに進むためにHS とSVの二枚の画像を使用して共起ヒストグラムを作成するために
    必要なのです。

    キャンセル

  • yuki1123

    2019/01/27 00:40

    print(type(hist)) で確認したところ下のように表示されます
    <class 'NoneType'>

    キャンセル

  • tiitoi

    2019/01/27 02:10 編集

    画像というのは2次元ヒストグラムのことだったのですね。
    回答に記載しました。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

+1

calcHist() のリファレンスを確認してください。引数 histSize の指定方法が間違っています。

histSize はビンの数なので、channels=[0, 1] の場合、[32, 32] など各チャンネルのビンの数を指定してください。範囲が [0, 256] でビンの数が32の場合、この区間を32等分してビンが作成されます。

関数の説明

hist = cv.calcHist(
    images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]])
  • images: 画像の一覧。
  • channels: ヒストグラムを計算するチャンネルの一覧。
  • mask: マスクの一覧。
  • histSize: 各チャンネルのビン数
  • ranges: 各チャンネルのヒストグラムの範囲。
  • hist: 引数経由で結果を受け取る場合、指定する。

サンプルコード

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 画像を読み込む。
img = cv2.imread('sample.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

channel_names = {0: 'Hue', 1: 'Saturation', 2: 'Brightness'}
# 2次元ヒストグラムを作成する。
hists = []
channels = [[0, 1], [0, 2], [1, 2]]
for ch in channels:
    hist = cv2.calcHist(
        [hsv], ch, None, histSize=[32] * 2, ranges=[0, 256] * 2)
    hists.append(hist)

結果を描画する。

# 描画する。
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 8))
for hist, [x_ch, y_ch], ax in zip(hists, channels, axes):
    # 2Dヒストグラムを描画する。
    im = ax.imshow(hist, interpolation='nearest')
    # タイトル、x 軸、y 軸のラベルを設定する。
    ax.set_title('2D Histogram for {} and {}'.format(
        channel_names[x_ch], channel_names[y_ch]))
    ax.set_xlabel(channel_names[x_ch])
    ax.set_ylabel(channel_names[y_ch])

plt.show()

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