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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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_src.type() == CV_8UC1 in function 'equalizeHist'について

Latory_

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/12/09 15:22

前提・実現したいこと

RGB画像にガウシアンノイズを加え、特徴量画像を抽出し、ヒストグラム平坦化をした画像を得ようとしています。
後々、この関数をfor文で繰り返しで回せるようにします。

発生している問題・エラーメッセージ

_src.type() == CV_8UC1 in function 'equalizeHist'

該当のソースコード

ソースコード import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('*.jpg') img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) #ノイズ付加 noise = np.random.normal(0,0.74,np.shape(img)) img = img + np.floor(noise) img = np.clip(img,0,255) img = img.astype(np.uint8) #特徴量抽出 k1 = 0 k2 = 1 k3 = -1 kernel_1 = np.array([[k1], [k2], [k3]]) img = cv2.filter2D(img, cv2.CV_32F, kernel_1)+128 img = np.clip(img,0,255) img = img.astype(np.uint8) #ヒストグラム平坦化 img = cv2.equalizeHist(img) plt.imshow(img) plt.show()

試したこと

img = cv2.imread('*.jpg',0)のような変換をしたいのですが色々処理した後のヒストグラム平坦化の前の画像を変換するにはどうすれば良いかわかりませんでした。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python3.6.12
本来はノイズ付加、特徴量抽出、ヒストグラム平坦化はそれぞれ自作関数として定義しています。

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ベストアンサー

cv2.equalizeHist() はグレースケール画像しか対応してないので、以下のように直前でグレースケール画像に変換してください。

img = cv2.equalizeHist(img)

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) img = cv2.equalizeHist(img)

投稿2021/12/09 16:04

tiitoi

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