Pythonで色による2値化をしたい

Question

色による閾値処理が上手くいかない

OpenCVを使った輪郭検出に興味があって@E_EnomotoさんのPythonで特定の色，特定の大きさのオブジェクトを検出するという記事に掲載されていたコードを真似してみたのですが、閾値による2値化が上手く行かないです。
cv2.imwrite()を使って閾値を変える処理をしたあとの画像を確認すると、全部のピクセルが真っ黒なのです。
cv2.GaussianBlur()の処理は問題無いようです。
エラーは発生していないです。
正直自分では原因が分からないので、OpenCVの色によるマスクの機能を使ったコードを自分で考えてみようかとも思っています。

最後に使ったソフトとパッケージのバージョンを書いておきます。
Python: ver. 3.8
OpenCV: ver. 4.2.0.34
NumPy: ver. 1.18.4

どうかよろしくお願いします。

![]
(ブラーをかけた後の画像)

（緑色のピクセルを白に、他のピクセルを黒にするはずが全部黒になってしまう）

import cv2
import numpy as np
#画像を2値化する処理

def threshold(img):
    #left_img, centor_img=splitter()
    
    #前処理（ぼかし）
    #数字はテキトー
    for i in range(2):
        img=cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
    
    cv2.imwrite('C:/Users/HETAREBA/anaconda3/envs/IA/output/ForUse/img_GausBlur.png',img,[cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION,1])
    #画像のチャンネルを分ける
    B,G,R=cv2.split(img)
    
    #RGBそれぞれのチャンネルで2値化する
    #該当するピクセルが目的の色であれば１、さもなくば０になる
    R_low=0
    R_high=0
    G_low=0
    G_high=255
    B_low=0
    B_high=0
    
    #high未満lowより大ならばTrue
    img_r_th = np.where((R < R_high) & (R > R_low), 1, 0)
    img_g_th = np.where((G < G_high) & (G > G_low), 1, 0)
    img_b_th = np.where((B < B_high) & (B > B_low), 1, 0)
    
    #行列の掛け算ではなく各要素の掛け算をしているらしい
    #論理積（AND）をとる感じらしい
    #検出された物を白にするために最後に255を掛ける(この時点で2値化してる？)
    img_th = img_r_th * img_g_th * img_b_th * 255
    
    #findContoursの引数として使うためにunit8に変換する
    img_th = np.uint8(img_th)
    #cv2.imwrite('C:/Users/HETAREBA/anaconda3/envs/IA/output/ForUse/img_th.png',img_th,[cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION,1])
    return img_th

Answer 1

質問のコードの条件判定式は、(0, 0, 0) < (R, G, B) < (0, 255, 0) となっており、これを満たす画素は1つも存在しないので (a < x かつ x < a は必ず偽)、結果として、img_th の値はすべて0になっています。以下の色の範囲を適切に設定すれば、緑だけ抽出できると思います。

    R_low=0
    R_high=0
    G_low=0
    G_high=255
    B_low=0
    B_high=0

補足

ちなみに色の範囲の抽出は numpy を使わなくても OpenCV の inRange() を使うと1行でかけます。
色の抽出の場合、RGB 色空間のままやるより、HSV 色空間に変換してから、Hue (色相) で絞ったほうがやりやすいと思います。

inRange() ー OpenCV: Operations on arrays

import cv2


img = cv2.imread("sample.png")

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# (50, 0, 0) <= (h, s, v) <= (70, 255, 255) の範囲を抽出
dst = cv2.inRange(hsv, (50, 0, 0), (70, 255, 255))

cv2.imwrite("dst.png", dst)

Comments

[GESO]

ありがとうございます！
やってみます！