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test
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test
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@@ -26,7 +26,7 @@
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rgbをmergeする時は問題ないのですが、ycrcbをmergeする時にエラーが出ます。
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-
また、red, green, blue, y, cr,cbのサイズ、クラス
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また、以下はred, green, blue, y, cr,cbのサイズ、クラスです。
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> red: (340, 510) <class 'numpy.ndarray'>
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@@ -43,3 +43,197 @@
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配列のサイズもクラスあっていて3チャンネルでmergeしてるので、問題ないと思うのですが、なぜエラーが出るのでしょうか？教えていただきたいです。
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[追記] 以下は全コードです。
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```python
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import cv2
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import numpy as np
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from matplotlib import pyplot as plt
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# カラー画像の対応 (輝度だけヒストグラム平坦化)
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# 輝度と色味を分ける色空間 YCbCr (Y:輝度、Cb:青の色差、Cr:赤の色差) を利用するとよいです。
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# 色味の問題は、RGB を一旦この YCbCr に変換して Y だけヒストグラム平坦化すれば解決します。
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# Image画像をRGBL値に分解するメソッド
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def getRGBLFromImage(img):
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rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
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+
red, green, blue = rgb[:,:,0], rgb[:,:,1], rgb[:,:,2]
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+
ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
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+
y,cr,cb = cv2.split(ycrcb)
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return red, green, blue, y, cb, cr
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# RGBL値のヒストグラムを個別にとるメソッド
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def createHistogram(src,ax,col):
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+
X = np.arange(256)
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+
hist, bins = np.histogram(src.ravel(),bins=256,range=(0,255))
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+
ax.bar(X,hist,color=col)
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+
ax.set_xlim(0,255)
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ax.set_xlabel("Pixel value", fontsize=10)
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+
ax.set_ylabel("Number of pixcels", fontsize=10)
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+
ax.set_title("Image(" + col + ") Histogram")
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ax.grid()
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return hist
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#Y、Cr、Cb成分からImage画像を生成するメソッド
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+
def createImageFromYCrCb(new_y,cr,cb):
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+
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+
print(new_y.shape, cr.shape, cb.shape)
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+
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+
a = cv2.merge((red, green, blue))
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+
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+
ycrcb = cv2.merge((new_y,cr,cb))
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+
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+
rgb = cv2.cvtColor(ycrcb, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)
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+
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+
cv2.imwrite("result.jpg", rgb)
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+
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+
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+
# ヒストグラムを平坦化するメソッド
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def equalizeHistogram(src_hist, src):
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+
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+
cdf = src_hist.cumsum() # np.cumsum():要素を足し合わせて配列として出力。
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+
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+
cdf = np.array(cdf*255/(w*h))
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+
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+
print('cdf.shape',cdf.shape)
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+
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+
new_y = np.zeros((h,w))
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+
for i in range(h):
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for j in range(w):
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+
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+
new_y[i][j] = int(cdf[y[i][j]])
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return new_y
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# 画像ファイルを読み込む
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#img = cv2.imread("image/apples.jpg")
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#img = cv2.imread("image/castle.jpg")
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#img = cv2.imread("image/forest.jpg")
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+
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+
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+
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+
h,w,_ = img.shape
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+
# Image画像をR,G,B,Lに分解する
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+
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+
red, green, blue, y, cr, cb = getRGBLFromImage(img);
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+
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165
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+
print('red.shape:',red.shape)
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+
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167
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+
print('green.shape:',green.shape)
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169
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+
print('blue.shape:',blue.shape)
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+
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171
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+
print('y.shape:',y.shape)
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172
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+
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173
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+
print('cr.shape:',cr.shape)
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174
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+
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175
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+
print('cb.shape:',cb.shape)
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176
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+
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177
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+
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178
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+
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179
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+
# R,G,B,Lそれぞれのヒストグラムを求め表示する
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180
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+
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+
fig = plt.figure(figsize=(10,15),dpi=100)
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+
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183
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+
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
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184
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+
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185
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+
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
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186
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+
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187
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+
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
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188
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+
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189
|
+
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
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190
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+
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191
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+
createHistogram(red, ax1, 'red')
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192
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+
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193
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+
createHistogram(green, ax2, 'green')
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194
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+
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195
|
+
createHistogram(blue, ax3, 'blue')
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196
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+
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197
|
+
y_hist = createHistogram(y, ax4, 'y')
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198
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+
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199
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+
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200
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+
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201
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+
#ヒストグラム平坦化を行う
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202
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+
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203
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+
print('red.type:',type(red))
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204
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+
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205
|
+
print('green.type:',type(green))
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206
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+
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207
|
+
print('blue.type:',type(blue))
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208
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+
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209
|
+
print('y.type:',type(y))
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210
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+
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211
|
+
print('cr.type:',type(cr))
|
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212
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+
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213
|
+
print('cb.type:',type(cb))
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214
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+
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+
new_y = equalizeHistogram(y_hist, y)
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216
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+
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+
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218
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+
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+
# Y,Cr,Cb成分からImage画像を生成する
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220
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+
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221
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+
dst=createImageFromYCrCb(new_y,cr,cb);
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222
|
+
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223
|
+
cv2.imshow('result',dst)
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224
|
+
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225
|
+
cv2.waitKey(0)
|
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226
|
+
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227
|
+
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|
228
|
+
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229
|
+
# R,G,B,Lそれぞれのヒストグラムを求め表示する
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230
|
+
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231
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+
createHistogram(red, ax1, 'red')
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232
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+
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233
|
+
createHistogram(green, ax2, 'green')
|
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234
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+
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235
|
+
createHistogram(blue, ax3, 'blue')
|
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236
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237
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+
createHistogram(y, ax4, 'yellow')
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238
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+
```
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