python 画像のRGB値の平均値の求め方のついて

前提・実現したいこと

１．cv.connectedComponentsで、ラベリングされた画像が生成されます。ラベルを指定すると、入力カラー画像の領域が定まります。その領域に含まれるRGBそれぞれの平均値を計算する処理を、全ての領域に対して実行し、その結果を、表にまとめてください。

２．cv.connectedComponentsでラベリングされた領域を見ると、領域間の隣接関係がわかります。各領域には、１．で平均の色が求まっています。その結果、美しい画像に関して、色の隣接関係がわかります。この色の隣接関係を、画像毎に求めてください。

発生している問題・エラーメッセージ

どのようにして値を出すか分からないので、そもそもコードをかけていない

エラーメッセージ

どのようにして値を出すか分からないので、そもそもコードをかけていない

該当のソースコード

下記の処理をPython3で考えてください：

入力カラー画像をR(x,y),G(x,y),B(x,y)、
セグメンテーション結果のレーベル画像をL(x,y)とする。

 


（参：
L(0,0)の値は、位置(0,0)にある画素のレーベル番号、
L(0,1)の値は、位置(0,1)にある画素のレーベル番号、
・・・）

 

L(i,j)の値がnのとき、
入力画像の位置(i,j)にある画素が含まれる領域の番号がnであると考えることができる。したがって、L(i,j)の値を領域番号とする。

 

n=L(i,j)とすれば、位置(i,j)にある画素の色は( R(i,j),G(i,j), B(i,j) )となる。
すなわち、領域番号がnの領域には、色( R(i,j),G(i,j), B(i,j) )が含まれる。

 

以下、領域の個数をNとして、各領域の平均色を計算する。

 

まず、要素数がNとなる配列c, r,g,bを導入し、
初期化としてすべての要素に0を代入する。そのうえで、
すべての画素を走査し、下記の計算を反復実行する：
c( L(i,j) ) = c( L(i,j) ) + 1,
r( L(i,j) ) = r( L(i,j) ) + R(i,j)
g( L(i,j) ) = g( L(i,j) ) + G(i,j)
b( L(i,j) ) = b( L(i,j) ) + B(i,j)

 

上記の走査を終了した時点で、下記となる：
配列要素c(k)の値は、領域番号がkの領域に含まれる画素数(=面積)、
配列要素r(k)の値は、領域番号がkの領域に含まれる位置のRの総和、
配列要素g(k)の値は、領域番号がkの領域に含まれる位置のGの総和、
配列要素b(k)の値は、領域番号がkの領域に含まれる位置のBの総和。

 

よって、領域番号がkの領域の平均の色は下記となる（k=0,1,...,N-1）：
( r(k)/c(k),g(k)/c(k),b(k)/c(k) )