画像分割をして特徴分析したいがヒストグラムに渡せない?

Question

画像を分割して,色ヒストグラムを算出するプログラムを作りたいのですが以下のエラーが行き詰っています.
どなたかご教授ください

前回,質問した時にヒストグラムに渡せていなかったので追加しました.が以下のようにエラーが出てしまいまいました.
何も返せていないということなのですが,どこで誤っているのかわかりません.
やりたいことは分割してそれぞれで算出したHSVをヒストグラムにしたいです.

(264, 352, 3) -> (264, 351, 3)
Traceback (most recent call last):
  File "image_descriptor.py", line 46, in <module>
    x = range(len(features))
TypeError: object of type 'NoneType' has no len()

#_*_ coding: utf-8 _*_
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


class ImageDescriptor:
    def __init__(self,histSize):
        self.histSize = histSize #クラスの変数に登録
        """
        画像を3x3に分割し、各ブロックで算出されたHSV色ヒストグラムを結合して返す関数.
        filename : 画像のファイルパス
        """
    def describe(self,filename):
        features = []
        num_vsplits = 3
        num_hsplits = 3

        img = cv2.imread(filename)
        img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)#RGB空間からHSV空間に変換
        channels = [0,1,2]
        mask = None #画像マスクを使用しない
        #histSize =[10,4,4]
        ranges = [0,180,0,256,0,256]

        h,w = img.shape[0:2]
        crop_img = img[:h // num_vsplits * num_vsplits, :w// num_hsplits * num_hsplits]
        print('{} -> {}'.format(img.shape,crop_img.shape))

        for h_img in np.vsplit(crop_img, num_vsplits):
            #垂直方向に分割する
            for v_img in np.hsplit(h_img, num_hsplits):
                features.append(v_img)
                hist = cv2.calcHist([v_img],channels,mask,histSize,ranges)
                hist_vec = hist.flatten()
                n_hist_vec = hist_vec / hist_vec.sum()
                features = features.extend(n_hist_vec)
        return features

if __name__ == '__main__':
    histSize =[10,4,4]
    img_dsc = ImageDescriptor(histSize)
    filename = './holidays/database/10.jpg'
    features = img_dsc.describe(filename)
    print(type(features))
    x = range(len(features))
    plt.bar(x,features)
    plt.show()

Comments

[tiitoi]

describe() で9枚の画像に分割され、features は (9, 140, 186, 3) の配列になっていると思うのですが、これをどうしたいのでしょうか？

[tiitoi]

> 質問の編集をうけて

分割後の各画像に対して、それぞれRGB のヒストグラムを計算して、プロットしたいということでしょうか？ (9個のヒストグラムを表示するイメージ？)

[Mr_K]

分割してそれぞれで算出した色ヒストグラムを結合したいです.

[tiitoi]

カラー画像1つのヒストグラムは (3, 256) の配列で得られると思いますが、分割した9個の領域のそれぞれのヒストグラムを (9, 3, 256) の配列で得られればよいということですか？

Answer 1

やりたいことを以下と解釈して、そのコードを記載しました。

1. 画像を分割する。
2. 分割した各領域の HSV ヒストグラムを作成する。

意図と違った場合はコメントしてください。

サンプルコード

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


def split_imgs(img, hsplits=3, vsplits=3):
    h, w = img.shape[:2]
    crop_img = img[: h // vsplits * vsplits, : w // hsplits * hsplits]

    return np.array(
        [x for h_img in np.vsplit(crop_img, vsplits) for x in np.hsplit(h_img, hsplits)]
    )


def hsv_hist(img):
    # HSV 色空間に変換する。
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 各チャンネルのヒストグラムを計算する。
    hists = []
    for ch in range(3):
        hist = cv2.calcHist([hsv], [ch], None, histSize=[256], ranges=[0, 256])
        hists.append(hist)
    return hists


# 画像を読み込む。
hsplits = 3  # 横方向の分割数
vsplits = 3  # 縦方向の分割数
img = cv2.imread("test.jpg")

# 画像を分割する。
sub_imgs = split_imgs(img, hsplits, vsplits)
print(sub_imgs.shape)  # (9, 140, 186, 3)

# 各画像のヒストグラムを取得する。
hists = np.array([hsv_hist(x) for x in sub_imgs])
print(hists.shape)  # (9, 3, 256, 1)

# ヒストグラムを描画する。
ch_names = {0: "H", 1: "S", 2: "V"}

fig, axes = plt.subplots(hsplits, vsplits, figsize=(10, 10))
for ax, hsv_hist in zip(axes.ravel(), hists):
    # 各ヒストグラムを描画する。
    for hist, [ch] in zip(hsv_hist, channels):
        ax.plot(hist, label=ch_names[ch])
    ax.set_xlim([0, 256])
    ax.set_xlabel("Pixel Value")
    ax.legend()
plt.show()

内容の解説

• cv2.calcHist() の使い方

OpenCV - calcHist() で画像のヒストグラムを作成する

• 画像の分割

OpenCV - 画像をグリッド上に分割する方法について

• cvtColor の変換の注意点

cvtColor で HSV 色空間に変換した際に各チャンネルの範囲は利便性のため、[0, 255] にスケールされます。
なので、ヒストグラムを計算する際は HSV ともに histSize=[256], ranges=[0, 256] でよいです。

OpenCV: Color Space Conversions

Comments

[Mr_K]

この方法を参考にします