OpenCV 16bit画像 グレースケール 方法 Python

Question

16bit画像のグレースケール画像を作りたい。最終的にはヒストグラム作成を行いたい。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import glob

path = glob.glob(r'C:\CT*.tif')

images = []
for n,i in enumerate(path):
    img = cv2.imread(i,-1)
    images.append(img[1000:3000,1000:3000])

test = images[0]
print(test.shape)
print(test.dtype)
print(test)

出力結果
(2000, 2000)
uint16
[[21210 20949 20073 ... 17912 18097 18876]
 [20721 21023 20437 ... 18082 17922 18238]
 [20253 20849 20689 ... 18311 18165 18495]
 ...
 [16441 16711 17090 ... 18463 18633 19380]
 [16710 17124 17652 ... 18436 18931 19823]
 [17014 17566 18288 ... 18299 18997 20004]]

16bit画像の読み込みまではできたのですが、グレースケール画像の作り方が分かりません。
最終的にヒストグラムを作りたいと考えています。
8bit画像でのやり方はネットに載っていたのですが、16bitだとうまくいきません。

Comments

[fana]

> 16bit画像

って何ですか？

・B,G,R の各chが16bit（16bit 3ch）
・1pixel の色 R,G,B が16bitで表されているようなやつ（Rが5bit Gが6bit Bが5bit みたいなの）
・カラー画像ではなくて何らかの値が16bitなもの（16bit 1ch : 例えば深度データみたいな）
・その他の何か

あと，結果の「グレースケール画像」というのは 16bit 1ch なデータということですか？

[Itasca]

画像処理初心者で詳しくは分からないですが、CT画像のデータなのでおそらく３番目の「カラー画像ではなくて何らかの値が16bitなもの（16bit 1ch : 例えば深度データみたいな）」だと思います。

Answer 1

CT画像のデータなのでおそらく３番目の「カラー画像ではなくて何らかの値が16bitなもの（16bit 1ch : 例えば深度データみたいな）」だと思います。

（↑[質問への追記・修正の依頼] より引用）

うーん，であれば，それはもう最初から「グレースケール」と呼べるような気もします．

「グレースケールって何だろう？」っていう話になりそうです：
入力が【各画素の値が 0～65535 の値をとるデータ】なのだとして，得たい結果データって何になるのか？　という．

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「絵を表示して目視したい」という用途（データの可視化用途）であれば，
ごく単純には適当に全画素値を256で割った結果を8bit画像データに落とし込めばよいかと思いますが，
見やすい/見難い といった事柄がある場合は，何らかの都合の良い変換を施した結果値を8bitのレンジに落とし込むような処理を行うことになるかと思います．

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最終的にはヒストグラム作成を行いたい

というデータ値の処理の話に関しては，16bitのままでやるのでも良いのではないか？　と思います．
（データ値に変に手を加えたりせずに，入力データそのものに対する統計データを求めるのが良いのではないか，という）