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CV2による明度の正規化

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bunks

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機械学習による画像処理を行うにあたって画像間の明度の差を軽減したく,明度を正規化したいと思っています。

こちらのサイトを参考に,コードを書きましたが
①元画像をGRAYで読み込んだ場合,RGBに戻らない
②元画像をRGBで読み込んだ場合,真っ白な画像が返される

①,②のそれぞれおの場合において問題点および解決策をご教授いただけないでしょうか?

#①の場合

path = input('path: ')
img = cv2.imread(path, 0)
img = np.asarray(img)

img = (img - np.mean(img))/np.std(img)*25 + 100
img = cv2.cvtColor(img.astype(np.uint8), cv2.COLOR_GRAY2RGB)
#②の場合

path = input('path: ')
img = cv2.imread(path)
img = np.asarray(img)

img = (img - np.mean(img))/np.std(img)*25 + 100
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回答 1

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①元画像をGRAYで読み込んだ場合,RGBに戻らない

当たり前です.グレースケール化した時点で色の情報は失われているのですから,そこからRGBにはできません.

②元画像をRGBで読み込んだ場合

明るさが問題なのであれば,色を「明るさ」と「その他の成分」とで表すような表色系の上で「明るさ」だけを補正すればよいのではないでしょうか.
CVなら,
cvtColorで適当な表色系に変換→「明るさ」の成分だけを改ざん→再度cvtColorでRGBに戻す
という手順で.

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