画像の各ピクセルが、白か黒かの情報を取得する

Question

img = [np.array(Image.open('drive/My Drive/0.png')),
       np.array(Image.open('drive/My Drive/1.png')),
       np.array(Image.open('drive/My Drive/2.png'))]

こんな感じで、RGBを三種類とも行列に入力していたのですが、
色々やってみたんですが、やっぱり白か黒だけの情報で今のところはいいので、RGBは3種類もいらないため、
モノクロの情報、例えば、Rのみとか、もしくは詳しく知らないんですが、輝度？のみとかの情報を1種類の「値」として得たいのですが、どうすれば良いのでしょうか。

Comments

[t_obara]

まずはマニュアルをよく読んでみると良いのではないでしょうか。
https://pillow.readthedocs.io/en/stable/

[退会済みユーザー]

マニュアルは英語で書かれており、なかなか読むのが大変で、自分が求めるものがどこにあるのかが・・・。

色々調べてみましたところ、あるサイトにGチャンネル法というものが載っていました。
以下。

人間はRGBのうち、Gを一番強く認識しているらしい。これに注目したのが、Gチャンネル法である。
Gチャンネル法では、Gの値をYの値とみなす。要するにすごい荒っぽいやり方であるが、そこそこ有効なので人間は不思議なものである。（網膜の上だとRもGも同じくらいの錐体細胞があるはずなのでなおさら不思議）

コードは簡単である。なお...はEllipsisという便利な記号である。

img = plt.imread('labyrinth.jpeg')
img_g_channel = img[...,1]
img_show(img_g_channel)

これを使えば、Gチャンネルの値だけのlistを作れるのでしょうか？
成分が3つあると大変なので、1つにしたい・・・、具体的には、

r=0 g=4 b=3 | r=6 g=6 b=7 | r=0 g=5 b=3 | r=5 g=6 b=5 | r=8 g=9 b=7
r=0 g=6 b=3 | r=6 g=6 b=7 | r=0 g=5 b=3 | r=5 g=6 b=5 | r=8 g=9 b=7
r=0 g=4 b=3 | r=6 g=7 b=7 | r=0 g=5 b=3 | r=5 g=2 b=5 | r=8 g=9 b=2
r=0 g=4 b=1 | r=7 g=6 b=7 | r=1 g=5 b=3 | r=5 g=6 b=5 | r=8 g=9 b=7

こういう画素のものがあったとして、これを
g=4 | g=6 | g=5 | g=6 | g=9
g=6 | g=6 | g=5 | g=6 | g=9
g=4 | g=7 | g=5 | g=2 | g=9
g=4 | g=6 | g=5 | g=6 | g=9
つまり、
4 6 5 6 9
6 6 5 6 9
4 7 5 2 9
4 6 5 6 9
このような、gの値のみの行列に還元したい。

[退会済みユーザー]

> マニュアルは英語で書かれており、なかなか読むのが大変で、自分が求めるものがどこにあるのかが・・・。
Googleで「site:https://qiita.com "調べたいキーワード"」と探すと、「困った！」に答えられる事例が見つかりやすいです。

Answer 1

以下追加投稿分 PILを使って3chから1chだけ抜き取る（グレースケール変換しない）

<--サンプル画像

要点は、

• PILのデータのままでは扱いにくいのでNumpy形式に書き戻す
• Numpy形式のデータにおいてPILデータは[h, w, ch]の順番
• chはRGBの順番なので、インデックス番号1でGのデータは抜き出せる

import numpy as np
from PIL import Image

path = "./sample.png"

# PILで開いたうえでデータをNumpy形式にする
# （例えばJPEGは圧縮されていてNumpyな配列になっていないので、
# そこからNumpyのデータ空間(?)に持ってくる必要がある）
img = np.asarray(Image.open(path))

# 元画像のshape (PILではchはRGB)
# print(img.shape)

# カラー画像の時Gだけ抜き取りたい
if len(img.shape) ==3:
    h, w, ch = img.shape
    
    # RGBのGだけ抜き取りたい
    img_g = img[:,:,1]

    # Numpy配列
    print(img_g)
    # [[ 28  28 255 255   0   0]
    #  [ 28  28 255 255   0   0]
    #  [  0   0 127 127 255 255]
    #  [  0   0 127 127 255 255]]


    # ################################
    # print("以下デバグ")
    # list_ch = ["R", "G", "B"]
    # 
    # #デバグ用 RGBを走査
    # for i in range(ch):
    #     img_single_ch = img[:,:,i]
    # 
    #     print(list_ch[i],img_single_ch.shape)
    #     # OS標準のビューワーで開く
    #     Image.fromarray(img_single_ch.astype(np.uint8)).resize(size=(w*10,h*10),resample=Image.NEAREST).show()

以下初回投稿分 OpenCVを使って3ch-->1ch変換

画像関連であればPILかOpenCVかのどちらかが使いやすいと思います。
OpenCVは色の変換が楽だと思いますのでOpenCVをお勧めします。

import cv2.
img = cv2.imread(path)
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

これでカラー画像をグレースケールにできます。

グレースケールよりももっと値を圧縮したいのであれば、cv2.threshold()を試してください。

Comments

[退会済みユーザー]

opencvは使わずにやりたいのです。

あるサイトにGチャンネル法というものが載っていました。以下。

人間はRGBのうち、Gを一番強く認識しているらしい。これに注目したのが、Gチャンネル法である。
Gチャンネル法では、Gの値をYの値とみなす。要するにすごい荒っぽいやり方であるが、そこそこ有効なので人間は不思議なものである。（網膜の上だとRもGも同じくらいの錐体細胞があるはずなのでなおさら不思議）

コードは簡単である。なお...はEllipsisという便利な記号である。

img = plt.imread('labyrinth.jpeg')
img_g_channel = img[...,1]
img_show(img_g_channel)

これを使えば、Gチャンネルの値だけのlistを作れるのでしょうか？
成分が3つあると大変なので、1つにしたい・・・。

[退会済みユーザー]

”cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)”の部分が人間の感じるBGRをグレースケールにしたものに換算したものです。これを、データ読み込みから換算までnumpyか何かに変えた式を使いたい、ということですね？少し時間をください。

[退会済みユーザー]

グレースケールに換算、というよりも、通常はR,G,Bの３つの値が存在するが、
３つ存在するとややこしいので、値を１つだけにしたい、という事です。

具体的には、

r=0 g=4 b=3 | r=6 g=6 b=7 | r=0 g=5 b=3 | r=5 g=6 b=5 | r=8 g=9 b=7
r=0 g=6 b=3 | r=6 g=6 b=7 | r=0 g=5 b=3 | r=5 g=6 b=5 | r=8 g=9 b=7
r=0 g=4 b=3 | r=6 g=7 b=7 | r=0 g=5 b=3 | r=5 g=2 b=5 | r=8 g=9 b=2
r=0 g=4 b=1 | r=7 g=6 b=7 | r=1 g=5 b=3 | r=5 g=6 b=5 | r=8 g=9 b=7

こういう画素のものがあったとして、これを
g=4 | g=6 | g=5 | g=6 | g=9
g=6 | g=6 | g=5 | g=6 | g=9
g=4 | g=7 | g=5 | g=2 | g=9
g=4 | g=6 | g=5 | g=6 | g=9
つまり、
4 6 5 6 9
6 6 5 6 9
4 7 5 2 9
4 6 5 6 9
このような、gの値のみの行列に還元したい。

[退会済みユーザー]

やってみて思ったのですが、これGだけ抜き出した行列を、
そのまま画像に反映させる事はできないから、あまり意味ないですよね。

[退会済みユーザー]

元画像で「Gが○○以下な部分を塗りつぶす」とかそういうことですか？
私は質問に対して答えただけですので、意味があるかどうかはnaganumaさんが決めればいいことだと思います。

本当にやりたいことがこの質問・回答で全うできないのであれば、
対応は以下のどちらかと思います。
1. ここをクローズして追加で質問する
2. （これくらいのことであればすぐに対応できるので）質問を修正する

[退会済みユーザー]

いえ、完璧に答えて頂きました、ありがとうございます。