赤色っぽい色を持つ画素だけを抽出する方法について

Question

以下のコードで，
#赤色っぽい色を持つ画素だけを抽出

img = np.zeros(h.shape, dtype=np.uint8)

のコードが何を表しているのか，教えて頂けないでしょうか？

###HSV色空間を用いて，赤色を検出し，白色で表示する###
import cv2
import numpy as np

#Webカメラから入力を開始
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    #画像を取得して縮小する
    ret,frame = cap.read()
    frame = cv2.resize(frame,(500,300))
    #色空間をHSVに変換
    hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)
    #HSVを分割する
    h = hsv[:,:,0]
    s = hsv[:,:,1]
    v = hsv[:,:,2]
    #赤色っぽい色を持つ画素だけを抽出
    img = np.zeros(h.shape, dtype=np.uint8)
    img[((h<50) | (h>200)) & (s>100)] = 255
    
    #ウィンドウに画像を出力
    cv2.imshow("RED Camera",img)
    if cv2.waitKey(1)==13:break#Enterキーを押すとウィンドウが閉じる

cap.release()#カメラを開放
cv2.destroyAllWindows()#ウィンドウを破棄

print(img)の結果は以下の通りになります．

[[0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 ...
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]]

Comments

[meg_]

print(img)してimgの中身を確認しましたか？
確認したけど分からないということですか？

[YProg]

print(img)で確認したのですが，よく分かりませんでした．

Answer 1

@ np.zeros
画像データhと同じshapeのuint8(0-255)の画像を作り、0で初期化する、という関数です。

(3,3)のshapeであればこういうイメージです。

	1	2	3
1	0	0	0
2	0	0	0
3	0	0	0

np.zeorsは後続の処理でフラグ管理がしやすいために使い勝手が良いです。
ですので、なぜこんなことを理解しようとする上で重要なのは、質問のnp.zeros()よりもその後のimg[((h<50) | (h>200)) & (s>100)] = 255だと思います。

@ 後続処理
img[((h<50) | (h>200)) & (s>100)] = 255は、imgのデータのうち「hが50未満」または「hが200より大きく、しかもsが100以上」のところを255にする、というものです。
imgはゼロで初期化されていますので、興味のある部分のみが255、他はゼロというおいしい情報がimgに収まります。

もし、先の3x3の中心部分がその対象部位であれば、データが以下のようになります。

	1	2	3
1	0	0	0
2	0	255	0
3	0	0	0

いかがでしょうか？