PythonとOpenCVを使った色の反転のやり方がわかりません。

ガンマ補正に最適な値を設定する方法というサイトのプログラムを触っているのですが、

明るい画像の場合は、グレーまたは値の画像を反転し、暗い画像の場合と同様に処理してから、もう一度反転して、値の画像を使用している場合は再結合します。

とありました。
そのまんまなのですが、明るい画像の場合の値の画像を反転し、暗い画像の場合と同様に処理してから、もう一度反転して、値の画像を使用している場合は再結合する方法がわかりません。

今は再結合の方法がわかりません。

どなたか教えてください。お願い致します。

pyrhon
1import cv2
2import numpy as np
3import math
4
5# read image
6img = cv2.imread('lioncuddle1.jpg')
7
8
9# METHOD 2: HSV (or other color spaces)
10
11# convert img to HSV
12hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
13hue, sat, val = cv2.split(hsv)
14
15# compute gamma = log(mid*255)/log(mean)
16mid = 0.5
17mean = np.mean(val)
18gamma = math.log(mid*255)/math.log(mean)
19print(gamma)
20
21# do gamma correction on value channel
22val_gamma = np.power(val, gamma).clip(0,255).astype(np.uint8)
23
24# combine new value channel with original hue and sat channels
25hsv_gamma = cv2.merge([hue, sat, val_gamma])
26img_gamma2 = cv2.cvtColor(hsv_gamma, cv2.COLOR_HSV2BGR)
27
28# show results
29cv2.imshow('input', img)
30cv2.imshow('result1', img_gamma1)
31cv2.imshow('result2', img_gamma2)
32cv2.waitKey(0)
33cv2.destroyAllWindows()
34
35# save results
36cv2.imwrite('lioncuddle1_gamma2.jpg', img_gamma2)

追記
プログラムを間違えており、サイトに載っているプログラムをそのまんま使用したらできたのですが、

暗い画像の場合と同様に処理してから、もう一度反転して、値の画像を使用している場合は再結合します。

とあるのですが、暗い画像と同様に処理した後、もう一度反転しました。
しかし、どこでどうやって再結合すればいいのかわかりません。

python
1    #色の反転
2    img = cv2.bitwise_not(img)
3
4    # imgをHSVに変換
5    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
6    hue, sat, val = cv2.split(hsv)
7
8    # gammaの計算 = log(mid*255)/log(mean)
9    mid = 0.5
10    mean = np.mean(val)
11    gamma = math.log(mid*255)/math.log(mean)
12    print(gamma)
13
14    #明度チャンネルにガンマ補正を行う
15    val_gamma = np.power(val, gamma).clip(0,255).astype(np.uint8)
16
17    
18    #新しい明度チャンネルを元の色相と彩度チャンネルに合成します
19    hsv_gamma = cv2.merge([hue, sat, val_gamma])
20    img_gamma2 = cv2.cvtColor(hsv_gamma, cv2.COLOR_HSV2BGR)
21
22    #色の反転
23    img_gamma2 = cv2.bitwise_not(img_gamma2)
24    
25
26    #書き込み
27    cv2.imwrite(sys.argv[2],img_gamma2)

jbpb0

2021/12/14 04:00

> invert the gray or value image 値が0〜255の場合は、255を引いてから-1を掛ければいいのでは？

退会済みユーザー

2021/12/14 04:10

value imageの方なのですが、大丈夫ですか？大丈夫なら、どの様に入れればいいのでしょうか？

fana

2021/12/14 04:26

そろそろ自分が何やってるかを理解することを始めてみてはどうですか？延々と意味もわからず他人のコードをいじくり回しては質問する無価値な営みを続けるのですか？・「反転」が　cv2.bitwise_not　で達成できているならば，「反転」手段は解決している．・value のchだけを処理して「再結合」する処理コードもあるこの状態で，何が問題として存在しているんですか？

fana

2021/12/14 04:40 編集

下側のコードでは gamma の計算式と，gamma を使う箇所がちぐはぐです．少しでも処理の意味を把握してればこんなことにはならない． e.g. 画像がめちゃくちゃ暗くて mean の値が 32 の場合，この計算式だと gamma は約 1.4 になる． 1.0 を超えてるやん．値域を 0.0~1.0 に正規化した世界で gamma乗の計算をするならばこの時点で目的と反したgamma値になっていることがわかるハズ．

退会済みユーザー

2021/12/14 04:41

> 「反転」手段は解決している．２回目の元に戻す反転がうまくいかず、真っ黒になってしまいます > value のchだけを処理して「再結合」する処理コードもあるこれはまだ取り組んでいないためわからないです。 > 下側のコードでは gamma の計算式と，gamma を使う箇所がちぐはぐです．少しでも処理の意味を把握してればこんなことにはならない自分で組んでいるところではありませんが、そうは思いません。

退会済みユーザー

2021/12/14 04:53

ガンマは 0.9724143545505973 で、超えていません。また、暗い画像でも 1.0183983588700147 で1.0を超えていますが、問題はありません

fana

2021/12/14 05:25 編集

（"e.g." とは「例えば」という意味だ．他の値の場合にOKということではない．） > ガンマは > 0.9724143545505973 であれば，meanは 0.5*255 を超えているハズ．つまり「明るいか暗いか」と訊かれたら「明るい」．「反転」した結果の輝度平均が「明るい」ならば，元々は「暗い」画像だったハズ． > 明るい画像の場合は、グレーまたは値の画像を反転し… という話と既に食い違っているね．仮にそこのところは無視するとしてもだ，輝度平均が「明るい」ときに 1.0 に満たないガンマを用いて変換したならば，その結果は「もっと明るい」ものになると思うのだが．それでいいのか？って話をしている．面倒だから全部書くが，【値域を 0.0~1.0 に正規化した世界で gamma乗の計算をするならば，gammaの値の算出もその世界で行うべきではないのか？】という話だ．検証されたい．

fana

2021/12/14 05:22 編集

さて，別の話として > ２回目の元に戻す反転がうまくいかず、真っ黒になってしまいますということは，２回目の反転の直前は「真っ白」なわけだ．いつ「真っ白」になってしまったのか？　を突き止めればよいのではないか？まぁ画像をいじくってる処理は実質一か所しかないから，確認するまでもなく > image3 = cv2.LUT(image2, y) が犯人であろうと想像は付くのだが，実際に確認すべき．で，ここで「真っ白」になるならば，原因は「 y が悪い」に決まっている．そういうくらいのことは自身で追うべき．もしも y の値を一通り確認しても妥当な値なのであれば，これは「おそらく」だが，yの型が悪い．8bitデータになっていないのではないか？ ※俺はpythonを知らんから > (x / 255) ** gamma * 255 なる演算の型がどうなるのかわからんから，原因がどちらにあるのか判断付かん．

jbpb0

2021/12/14 05:46

> value imageの方なのですが、大丈夫ですか？ cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)で変換したHSVの「V」は0〜255みたいなので、変換前のRGB(BGR)画像がガンマ1.0(線形)ならば大丈夫だと思いますよ質問者さんがやろうとしてる「適切なガンマ値を設定する」が大丈夫という意味ではなく、明るさを反転(黒→白を白→黒に)が大丈夫、という意味ですが

退会済みユーザー

2021/12/14 07:09

jbpb0さんの値が0〜255の場合は、255を引いてから-1を掛けるのをやりたいのですが、どうすればいいのか、教えていただけませんか？

fana

2021/12/14 07:13

255を引いてから-1倍するくらいなら，最初から「255 から引く」だけで良いのではあるまいか．

fana

2021/12/14 07:19 編集

というか，cv2.bitwise_not　でちゃんと反転してるんでしょ？　だったらそれでよくね？（って，最初から言ってるんだが…　そこに何の問題があるの？？？？？）万が一，「ちゃんと反転してるかどうかすら把握してない」とかいうことであれば，何かテキトーな画像を cv2.bitwise_not に食わせてみて色が反転してるかを実際にチェックしてみればいいよね．何ならさらにそいつを cv2.bitwise_not に食わせたら元に戻るかも見てみればいいよね．

退会済みユーザー

2021/12/14 07:32 編集

> cv2.bitwise_not　でちゃんと反転してるんでしょ？反転できているのですが、yの値をみても何が原因かわからず > yの型が悪い．8bitデータになっていないのではないか？というところで、どうすればいいのか調べています。そこで、この方法で出来るならそれでやってみたいので聞いています。 print(y)をしたところ [ 0. 0.90307456 1.82933003 2.76454149 3.70561689 　　　　　　　　　　　　　　　　　・　　　　　　　　　　　　　　　　　　・ 249.90893263 250.92699743 251.94513685 252.96335062 253.98163843 255. ] となりました。暗い画像の時とそんなに変わらないので、苦戦しています。

fana

2021/12/14 07:40 編集

小数点以下が出てる時点でもうフォーマットが違う感．まぁ，それが本当に問題を起こしているか否かは「cv2.LUT(image2, y) が image2 と y のフォーマットが違う場合をサポートしてるかどうか？」次第だ．手元にあった OpenCV のバージョン 3.2.0 (古い！) を C++ で使って y を float として試してみた限りでは，結果はいかれてしまうようだが，このあたりは OpenCVのバージョンにも依存するかもしれない． ↓修正ちがう．正当な動作結果として型が変わるのだな． LUTの型が結果画像の型を支配するという仕様だ．

退会済みユーザー

2021/12/14 07:32

#色の反転 image2 = cv2.bitwise_not(img) cv2.imwrite('test/test1.jpg',image2) #画像を保存 # imgをHSVに変換 hsv = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2HSV) hue, sat, val = cv2.split(hsv) # gammaの計算 = log(mid*255)/log(mean) mid = 0.5 mean = np.mean(val) print(mean) gamma = math.log(mid*255)/math.log(mean) print(gamma) x = np.arange(256) y = (x / 255) ** gamma * 255 # 変換する。 image3 = cv2.LUT(image2, y) cv2.imwrite('test/test2.jpg',image3) #画像を保存 #色の反転 dst1 = cv2.bitwise_not(image3) cv2.imwrite('test/test3.jpg',dst1) #画像を保存 #書き込み cv2.imwrite(sys.argv[2],dst1) 今はこの様にして画像を作成しているのですが、ガンマ補正が終わったところまでの画像今回はtest2.jpgは問題ないのですが、次の色の反転のところで、黒くなってしまうので、jbpb0さんの方法が使えないかと考えています。

fana

2021/12/15 08:38

追記に対して： > …(略)…なので、あっていると思います「あっている」と考える理由がきちんと存在しているのであれば，自信を持って「あっている」という前提の下で検証すればよいのでは．（結果が全てなのだから結果を見て判断されると良い．）

退会済みユーザー

2021/12/15 08:42

あっていると考えるのは、合成の後で色の反転を行なった結果もとの画像の様になったため、できていると考えました。しかし、再結合がなんなのか、どうやるのかがわからないのに、プログラムの製作者は説明で書いているため、やり方をわかる人やにお聞きして検証したいので質問しました。文章は直します。

fana

2021/12/15 08:44

細かい話をすれば， > 明るい画像の場合は、グレーまたは値の画像を反転し… という話に素直に従うのであれば，最初の反転対象は「グレーまたは値の画像」つまりここでは value のchであるのだから，その処理手順は元画像をHSVに変換 → H,S,V に分離 → Vを反転 → V' = Vをガンマ補正したもの → V' を反転 → H,S と V' を合成してHSV画像を作る　（←これを「再結合」と呼んでいるのであろう） → BGR色空間に戻すという感じとなろう．

fana

2021/12/15 08:48

あなたのコードでは元画像を最初に反転する (R,G,B 全てを反転） → HSVに変換 → H,S,V に分離 → V' = Vをガンマ補正したもの → H,S と V' を合成してHSV画像を作る　（←「再結合」） → BGR色空間に戻す → 最後に反転という形になっているが，結果が同じであれば（←これを検証すればよい）問題ないでしょう．

退会済みユーザー

2021/12/15 08:48

自分も「プログラムでは合成、しかし、変化させた時は再結合」といっているのではないかと考えました。しかし、どこまでが暗い画像と同じ処理に含まれるのかがわからないので、もやもやしています。暗い画像と同じ処理に含まれないのであれば、そのプログラムは自作する必要があるのではないか？色の反転はプログラムに記入されていないのだし。などと考えてしまい。詳しい人の意見をお聞きしたいのです。

退会済みユーザー

2021/12/15 08:50

Vを反転が違うのですか！ありがとうございます。 cv2.bitwise_not でVが反転できるのか試してみます。

fana

2021/12/15 08:54

> Vを反転が違うのですか！繰り返しになるが，あくまでも　【大元の話の手順とは違う】　というだけの話であって処理としては等価ならOK．（まず等価であろうと思う）

fana

2021/12/15 08:57

> どこまでが暗い画像と同じ処理に含まれるのかがわからない反転しないときの処理を　↑　の私の記述みたく書いてみればよい．それが「暗い画像」の処理．明るい場合には反転「暗い画像」の処理と同じ処理反転ということをするだけ．

退会済みユーザー

2021/12/15 09:05 編集

やっぱり、Vを反転させるとおかしくなりました。間違えました。最初のVの反転忘れてました。

行動規範の内容に同意します

回答1件

起きているだろうことをまとめておく．

最初の反転 image2 = cv2.bitwise_not(img) は，img の画素値が8bit整数であろうから（3ch全部反転するという処理としては）正当である．
image3 = cv2.LUT(image2, y) この結果の image3 の画素値の型は8bit整数ではない別のものになっている．（おそらく浮動小数点数）

これは LUT の処理結果データの型が y の要素の型に依存しているため．