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2020/07/18 03:18

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amber_snob
amber_snob

score30

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -26,7 +26,7 @@
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26
 
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27
  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。
28
28
 
29
- また、red, green, blue, y, cr,cbのサイズ、クラスは次のようになります。
29
+ また、以下はred, green, blue, y, cr,cbのサイズ、クラスす。
30
30
 
31
31
  > red: (340, 510) <class 'numpy.ndarray'>
32
32
 
@@ -43,3 +43,197 @@
43
43
 
44
44
 
45
45
  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。
46
+
47
+
48
+
49
+ [追記] 以下は全コードです。
50
+
51
+ ```python
52
+
53
+ import cv2
54
+
55
+ import numpy as np
56
+
57
+ from matplotlib import pyplot as plt
58
+
59
+
60
+
61
+ # カラー画像の対応 (輝度だけヒストグラム平坦化)
62
+
63
+ # 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。
64
+
65
+ # 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。
66
+
67
+
68
+
69
+ # Image画像をRGBL値に分解するメソッド
70
+
71
+ def getRGBLFromImage(img):
72
+
73
+ rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
74
+
75
+ red, green, blue = rgb[:,:,0], rgb[:,:,1], rgb[:,:,2]
76
+
77
+ ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
78
+
79
+ y,cr,cb = cv2.split(ycrcb)
80
+
81
+ return red, green, blue, y, cb, cr
82
+
83
+
84
+
85
+ # RGBL値のヒストグラムを個別にとるメソッド
86
+
87
+ def createHistogram(src,ax,col):
88
+
89
+ X = np.arange(256)
90
+
91
+ hist, bins = np.histogram(src.ravel(),bins=256,range=(0,255))
92
+
93
+ ax.bar(X,hist,color=col)
94
+
95
+ ax.set_xlim(0,255)
96
+
97
+ ax.set_xlabel("Pixel value", fontsize=10)
98
+
99
+ ax.set_ylabel("Number of pixcels", fontsize=10)
100
+
101
+ ax.set_title("Image(" + col + ") Histogram")
102
+
103
+ ax.grid()
104
+
105
+ return hist
106
+
107
+
108
+
109
+ #Y、Cr、Cb成分からImage画像を生成するメソッド
110
+
111
+ def createImageFromYCrCb(new_y,cr,cb):
112
+
113
+ print(new_y.shape, cr.shape, cb.shape)
114
+
115
+ a = cv2.merge((red, green, blue))
116
+
117
+ ycrcb = cv2.merge((new_y,cr,cb))
118
+
119
+ rgb = cv2.cvtColor(ycrcb, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)
120
+
121
+ cv2.imwrite("result.jpg", rgb)
122
+
123
+
124
+
125
+ # ヒストグラムを平坦化するメソッド
126
+
127
+ def equalizeHistogram(src_hist, src):
128
+
129
+ cdf = src_hist.cumsum() # np.cumsum():要素を足し合わせて配列として出力。
130
+
131
+ cdf = np.array(cdf*255/(w*h))
132
+
133
+ print('cdf.shape',cdf.shape)
134
+
135
+ new_y = np.zeros((h,w))
136
+
137
+ for i in range(h):
138
+
139
+ for j in range(w):
140
+
141
+ new_y[i][j] = int(cdf[y[i][j]])
142
+
143
+ return new_y
144
+
145
+
146
+
147
+ # 画像ファイルを読み込む
148
+
149
+ #img = cv2.imread("image/apples.jpg")
150
+
151
+ #img = cv2.imread("image/castle.jpg")
152
+
153
+ #img = cv2.imread("image/forest.jpg")
154
+
155
+
156
+
157
+ h,w,_ = img.shape
158
+
159
+
160
+
161
+ # Image画像をR,G,B,Lに分解する
162
+
163
+ red, green, blue, y, cr, cb = getRGBLFromImage(img);
164
+
165
+ print('red.shape:',red.shape)
166
+
167
+ print('green.shape:',green.shape)
168
+
169
+ print('blue.shape:',blue.shape)
170
+
171
+ print('y.shape:',y.shape)
172
+
173
+ print('cr.shape:',cr.shape)
174
+
175
+ print('cb.shape:',cb.shape)
176
+
177
+
178
+
179
+ # R,G,B,Lそれぞれのヒストグラムを求め表示する
180
+
181
+ fig = plt.figure(figsize=(10,15),dpi=100)
182
+
183
+ ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
184
+
185
+ ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
186
+
187
+ ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
188
+
189
+ ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
190
+
191
+ createHistogram(red, ax1, 'red')
192
+
193
+ createHistogram(green, ax2, 'green')
194
+
195
+ createHistogram(blue, ax3, 'blue')
196
+
197
+ y_hist = createHistogram(y, ax4, 'y')
198
+
199
+
200
+
201
+ #ヒストグラム平坦化を行う
202
+
203
+ print('red.type:',type(red))
204
+
205
+ print('green.type:',type(green))
206
+
207
+ print('blue.type:',type(blue))
208
+
209
+ print('y.type:',type(y))
210
+
211
+ print('cr.type:',type(cr))
212
+
213
+ print('cb.type:',type(cb))
214
+
215
+ new_y = equalizeHistogram(y_hist, y)
216
+
217
+
218
+
219
+ # Y,Cr,Cb成分からImage画像を生成する
220
+
221
+ dst=createImageFromYCrCb(new_y,cr,cb);
222
+
223
+ cv2.imshow('result',dst)
224
+
225
+ cv2.waitKey(0)
226
+
227
+
228
+
229
+ # R,G,B,Lそれぞれのヒストグラムを求め表示する
230
+
231
+ createHistogram(red, ax1, 'red')
232
+
233
+ createHistogram(green, ax2, 'green')
234
+
235
+ createHistogram(blue, ax3, 'blue')
236
+
237
+ createHistogram(y, ax4, 'yellow')
238
+
239
+ ```