画像全体を補色に変換したい

Question

前提・実現したいこと

画像を読み込んで、全画素を補色に変更したく、pythonでプログラムを作っています。
簡単に言うとネガポジ反転の補色バージョンみたいな感じにしたいです。
下に示した問題を解決できるようにご教授願います。

補色の計算式は以下の通りです。ここでいうmax、minはR,G,Bの中の最大値と最小値です。
R’＝（Max＋Min）－R
G’＝（Max＋Min）－G
B’＝（Max＋Min）－B

算出法の原理などはこちら

発生している問題・エラーメッセージ

現在、1×1pxの画像なら変換できるのですが、RGBの中身が複数あることによってこのプログラムじゃダメ見たいです。
1×1px以外の普通の画像でも全体を補色に変換できるにはどうすればよいか、
どんなアプローチをしていけばいいか、ご協力をお願いします。

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

該当のソースコード

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('C:/Users/potatato/Desktop/aaa.png')  # 画像読み込み
b,g,r = cv2.split(img)  # 色分解

max_rgb = max(r,g,b)  #RGB最大
min_rgb = min(r,g,b)  #RGB最小

#補色計算
r = (max_rgb+min_rgb)-r
g = (max_rgb+min_rgb)-g
b = (max_rgb+min_rgb)-b

img_hosyoku = cv2.merge((b, g, r))  # bgr順に色結合

cv2.imwrite("C:/Users/potatato/Desktop/hosyoku.png",img_hosyoku) #保存

Answer 1

もともと行っていた方法で、下記のように1pxずつ処理をすることにより
解決することができました。
質問にかかわっていただいた皆様、
解決のために手伝っていただいた友人。
皆様ありがとうございました。

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

img = Image.open('C:/Users/potatato/Desktop/qw.png')  # 画像読み込み
img = img.convert('RGB')
size = img.size
img2 = Image.new('RGB',size)
for x in range(size[0]):
    #y
    for y in range(size[1]):
        #ピクセルを取得
        r,g,b = img.getpixel((x,y))

        #最大最小取得
        max_rgb = max(r,g,b)  #RGB最大
        min_rgb = min(r,g,b)  #RGB最小

        #補色計算
        r = (max_rgb+min_rgb)-r
        g = (max_rgb+min_rgb)-g
        b = (max_rgb+min_rgb)-b

        #set pixel
        img2.putpixel((x,y),(r,g,b,0))


img2.save("C:/Users/potatato/Desktop/hosyoku.png")

Answer 2

以下のようにします。

import cv2

img = cv2.imread('C:/Users/potatato/Desktop/aaa.png')  # 画像読み込み

img_HSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
img_HSV[:,:,0] = 179 - img_HSV[:,:,0]
img_hosyoku = cv2.cvtColor(img_HSV, cv2.COLOR_HSV2BGR)

cv2.imwrite("C:/Users/potatato/Desktop/hosyoku.png",img_hosyoku) #保存

上記は間違っていました。以下の方が正しいです。
色相を180度回転しています。

import cv2

img = cv2.imread('C:/Users/potatato/Desktop/aaa.png')  # 画像読み込み

img_HSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
img_HSV[:,:,0] = (img_HSV[:,:,0] + 180) % 180
img_hosyoku = cv2.cvtColor(img_HSV, cv2.COLOR_HSV2BGR)

cv2.imwrite("C:/Users/potatato/Desktop/hosyoku.png",img_hosyoku) #保存

Comments

[potapotapotato]

ありがとうございます。
自分の提示した式の算出ページにも色相を180度変えてもできるって書いてましたね、、
RGBでのアプローチしか考えてなかった視野の狭さが恥ずかしいです。

ありがとうございました！

[fana]

同じ話が再び別質問になっています
https://teratail.com/questions/367673

この回答の内容では正常な結果を生じないらしいので，
ここにたどり着いた第三者にそのことがわかるように…という意味で低評価を入れておきます．

[jbpb0]

> 同じ話が再び別質問になっています

別質問でのfanaさんの指摘と、その対策
(別質問消えてるので)

> H+180 がオーバーフローするんじゃない？

してます

> それ以前に，180足してから180での剰余を取るって意味なくない？

90を足すか引くかします
(90足して180での剰余を取る)

> そもそもHの値域を把握していないんじゃないの？

OpenCVでは0〜179です
https://opencv24-python-tutorials.readthedocs.io/en/stable/py_tutorials/py_imgproc/py_colorspaces/py_colorspaces.html

以上を踏まえた変更

img_HSV[:,:,0] = (img_HSV[:,:,0] + 180) % 180
↓ 修正
img_HSV[:,:,0] = ((img_HSV[:,:,0].astype('uint16') + 90) % 180).astype('uint8')