マスク領域外のS(彩度)の分散を求めたい

Question

前提・実現したいこと

HSVで閾値を指定してマスク処理を行い、マスクされていない部分の彩度(S)の分散を求めたいです。

わからない部分

RGBが0の場合、彩度は0として考えてよいのでしょうか？
RGBが0の場合、明度は0ですが、色相や彩度はどの値でも取れると認識していて、どう扱えばよいのか困っています。

もしRGBが0の場合は彩度が0であれば、以下のコードを適用できると考えています。
彩度の分散=np.var(彩度の配列[彩度の配列>0])

どうか、お力をお貸しいただけますと幸いです。

該当のソースコード

photos_dir = "/content/drive/MyDrive/1221/D" 
files = glob.glob(photos_dir + "/*.tiff")
# creat green mask (H value for green is from 100/360*179 until 180/360*179) in OpenCV
lower_green = np.array([28 , 16, 0])
upper_green = np.array([50, 255, 255])
green_mask=cv2.inRange(img_HSV,lower_green,upper_green)
# crop green area
img_green_masked = cv2.bitwise_and(img_BGR, img_BGR, mask=green_mask)

img_HSV2 = cv2.cvtColor(img_green_masked, cv2.COLOR_BGR2HSV)     
HSV2=cv2.split(img_HSV2)
V1=HSV2[1]
Vrow1=np.array(V1).flatten()
Vmean1 = Vrow2[0 < Vrow1].mean()
VV1=np.var(Vrow1[Vrow1>0])    

Answer 1

いいえ、RGBが0や255のときの彩度や、R=G=Bのときの色相は、未定義です。
データ上扱いづらいので仮に「0」などと置く場合もあるでしょうが(というよりそれがほとんどでしょうが)、分散を求めるなど数学的な扱いをしたいのであれば結果が意味のある数値になるよう扱いを変えなければなりません。
例えばRGB(0,0,1),(0,0,2),(0,0,3)と(0,0,0),(0,0,1),(0,0,2)に対する結果は近いものになってほしいはずです。
今回の場合、RGBが0付近や255付近の値を計算から除外するのが妥当でしょうか。

Comments

[Minarai_stu]

ikadzuchi様、ご回答ありがとうございます。
RGBが0の場合のSは未定義なのですね!

私はマスク部分以外のSの分散を求めようとしております。
私はマスクに対応するSの値を除外して分散を計算しようと考えていましたが、マスク部分はRGBが0なので、対応するSの値は未定義であり、この方法は不適切であることが理解できました。

私はマスク部分以外のSの分散を求める適切な方法がわからないのですが、何か良い方法はありませんでしょうか？(厚かましい質問、大変申し訳ありあません)

Answer 2

こんにちは、はい、RGBともに0の場合は便宜上HSVのどの値も0になります。たとえばこのページなどがわかりやすいと思います。
ただ、厳密には未定義のようです。
（https://ja.wikipedia.org/wiki/HSV%E8%89%B2%E7%A9%BA%E9%96%93）

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
im=cv2.imread('sample.png')
rgb=cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(rgb)
img_HSV = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# creat green mask (H value for green is from 100/360*179 until 180/360*179) in OpenCV
lower_green = np.array([28 , 16, 0])
upper_green = np.array([50, 255, 255])
green_mask=cv2.inRange(img_HSV,lower_green,upper_green)
# crop green area
img_green_masked = cv2.bitwise_and(im, im, mask=green_mask)
img_green_masked_rgb=cv2.cvtColor(img_green_masked, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_green_masked_rgb)
img_HSV2 = cv2.cvtColor(img_green_masked, cv2.COLOR_BGR2HSV)   
s_channel=img_HSV2[:,:,1]
np.var(s_channel[s_channel>0])
# flatten()を使う場合
V1=img_HSV2[:,:,1]
Vrow1=np.array(V1).flatten()
VV1=np.var(Vrow1[Vrow1>0])  
print(VV1)

彩度の分散はここのコードのように、シンプルに計算してしまっても構わない気がしたのですが、いかがでしょうか。

Comments

[Minarai_stu]

ご回答ありがとうございます。
彩度はBGR最大値が分母にあり、また変換ツールでV=0の場合はH,Sは0以外の値でもB,G,Rの値が0と示されていたので、BGRが0の場合はSを0として扱ってよいのか大変迷っていました。
OpenCVではBGRが0の場合、Sが0として表現されるのですね!

コードまでいただきありがとうございます。
マスクしている部分(S=0の部分)を除外したいと考えて、
彩度の分散=np.var(彩度の配列[彩度の配列>0])
としているのですが、np.varだけでよかったのでしょうか？

[Kenta_py]

ご返信ありがとうございます。回答に関して、追記させてください。opencvでもRGBが[0 0 0]のHSVは0として0として返されますが、ikadzuchiさまのおっしゃるように、未定義のようですね。不勉強で失礼いたしました。https://ja.wikipedia.org/wiki/HSV%E8%89%B2%E7%A9%BA%E9%96%93
また、0や255付近のものを避けるために、もともとMinarai_stuさまの書かれていたコードがよさそうですね。訂正しているのでご確認ください。もし間違いがあれば教えてください。よろしくお願いいたします。

[Minarai_stu]

Kenta_py様、ご返信、ご回答と参照コード改善、リンクの添付をありがとうございます。
ありがたく参考にさせていただいております。

重ねての質問となってしまいますが、
V1=HSV2[1]とs_channel=img_HSV2[:,:,1]
は列数、行数を表現しているか否かということで、同じとしてみてよろしいのでしょうか？

[Kenta_py]

役に立ったようで嬉しいです。img_HSV2[:,:,1]では、縦方向の上から下まで、横方向の左から右まで、２チャンネル目（０の次）を取ってくるという意味です。そのため、ここではimg_HSV2[:,:,1]としておけば良いと思います。

[Minarai_stu]

理解することができました。
ご回答ありがとうございます！