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cv2.imwrite処理を行うと、画素情報の変化が起きるのか

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Minarai_stu

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前提・実現したいこと

BGR画像を分割したグレースケールの配列(※1補足情報に導出コード)と、その画像(※2補足情報参照)を保存し再度読み込ませた画像の最頻値などが異なります。
原因と解決策を知りたいです。

発生している問題

BGR画像を分割したグレースケールの配列(※1)と、その画像(※2)を保存し再度読み込ませた画像の最頻値などが異なります。

該当のソースコード

import cv2
import numpy as np
from scipy import stats

#輝度1以上の最頻値(配列から求める)
RGB =cv2.split(img_green_masked)
Blue   = RGB[0]
Brow = np.array(Blue).flatten()
Bmode = stats.mode(Brow[Brow>0])[0][0]
#-----------BmodeのBrowはBlueでも変化がありません。
#-----------img_green_maskedは補足情報参照

#輝度1以上の最頻値(Blueのimwite画像から求める)
Brow_im = np.array(Brow_imwrite_picture).flatten()
Bmode = stats.mode(Brow_im[Brow_im>0])[0][0]

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

(※1 グレースケールの配列のコード)
RGB =cv2.split(img_green_masked)
Blue   = RGB[0]
Brow = np.array(Blue).flatten()

(※2 Blueを保存した画像)
イメージ説明

(※3 img_green_masked)
イメージ説明

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  • toast-uz

    2020/11/22 16:43

    保存して再度読み出したところまで含めてコードを記載ください

    キャンセル

  • Minarai_stu

    2020/11/22 18:40 編集

    承知しました。
    申し訳ありませんが、コードを消してしまったため、質問のソースコードと画像ファイル名が異なっています。
    最頻値の出力値は変わらないのですが、問題ないでしょうか?

    #配列による最頻値計算と画像の保存
    RGB =cv2.split(img_green_masked)
    Blue = RGB[0]
    cv2.imwrite("Blue.jpg",Blue)
    Bmode = stats.mode(Blue[0<Blue]) [0][0]
    print(Bmode)

    #保存した画像の読み込みと最頻値計算
    import cv2
    import numpy as np
    from scipy import stats
    img=cv2.imread('/content/Blue.jpg')
    B_mode = stats.mode(img[0<img]) [0][0]
    print(B_mode)

    キャンセル

  • toast-uz

    2020/11/22 19:11

    ありがとうございます。jpegで保存して再度読み出していると確認できましたので、私の回答と整合取れていることを確認できました。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

+1

jpegフォーマットは非可逆ですので、保存して読み出すと元とは異なる可能性があります。そのため、特に、最頻値といったナイーブな(画像の少しの変化に影響されやすい)数値統計結果は、元とは異なる可能性が高いです。

一方、pngやtiffフォーマットは可逆ですので、このようなことは発生しません。

以下のコードで試していますので、ご確認下さい。

import cv2
import numpy as np
from scipy import stats

img_green_masked = cv2.imread('img_green_masked.jpeg')

RGB =cv2.split(img_green_masked)
Blue   = RGB[0]
cv2.imwrite('sample.jpeg', Blue)
cv2.imwrite('sample.png', Blue)
cv2.imwrite('sample.tiff', Blue)

Brow = np.array(Blue).flatten()
Bmode = stats.mode(Brow[Brow>0])[0][0]
print("origin's bmode =", Bmode)

Brow_imwrite_picture = cv2.imread('sample.jpeg')
Brow_im = np.array(Brow_imwrite_picture).flatten()
Bmode = stats.mode(Brow_im[Brow_im>0])[0][0]
print("jpeg's bmode =", Bmode)

Brow_imwrite_picture = cv2.imread('sample.png')
Brow_im = np.array(Brow_imwrite_picture).flatten()
Bmode = stats.mode(Brow_im[Brow_im>0])[0][0]
print("png's bmode =", Bmode)

Brow_imwrite_picture = cv2.imread('sample.tiff')
Brow_im = np.array(Brow_imwrite_picture).flatten()
Bmode = stats.mode(Brow_im[Brow_im>0])[0][0]
print("tiff's bmode =", Bmode)

実行結果

origin's bmode = 2
jpeg's bmode = 1
png's bmode = 2
tiff's bmode = 2

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  • 2020/11/22 19:18

    ご回答ありがとうございます。
    jpegでは画素情報の変化が起きてしまうことがわかり、非常に勉強になりました。
    またtoast-uz様のご回答のコードについて理解を深めていきたいと思います。

    キャンセル

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