python画像処理で二枚の画像の画素値を掛け合わせて256以上の値を保持したい

Question

openCVを用いたpythonでの画像処理に関する質問です。
openCVで読み込んだ2枚の画像の画素値を掛け合わせて、255を超えた値も保持したいのですが、
画像を掛け合わせて値が255を超えると、計算結果が300だったら44のように256で割ったあまりになってしまいます。
どのようにしたら値を保持することができますでしょうか。よろしくお願いいたします。

import cv2
import numpy as np
import os

def main():
    #フォルダのパス読み込み
    path1 = '' 
    path2 = ''
   
    #フォルダ内のファイル読み込み
    files1 = os.listdir(path1)
    files2 = os.listdir(path2)
   #画像読み込み
    img1 = cv2.imread(path1 + '\\' + files1[0])
    img2 = cv2.imread(path2+ '\\' + files2[0])
    #グレースケール化
    img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    height = img1.shape[0]
    width = img1.shape[1]
    height2 = img2.shape[0]
    width2 = img2.shape[1]

　 img1 = img1 * img2
    
    for y in range(height):
            for x in range(width):
                #ここで画素ごとに処理

if __name__=='__main__':
    main()

Comments

[melian]

grayscale なので画素の dtype が uint8 になっています。なので、dtype を int か int64 に変更すればよいのですが、そうすると画像データではなくなってしまいます(単に計算するだけであれば問題はないです)。

[pynoob]

返信ありがとうございます。dtypeを変更し、計算した後もう一度dtypeをunit8にして画像データに戻すことはできますか？

[melian]

戻すことは可能ですが、その場合、「値が255を超えると、計算結果が300だったら44のように256で割ったあまりになってしまいます」となります。

[jbpb0]

> 計算した後もう一度dtypeをunit8にして画像データに戻す

8bitにしなくても、16bitのままで画像ファイルに保存できます

https://teratail.com/questions/307327
の回答のコードの「# テスト画像を生成」のところを見てください

【追記】
tiffなら、float64でも保存できます
下記質問の私の回答を見てください
https://teratail.com/questions/cv9jl5gndzu4b7
以上、参考までに

Answer 1

OpenCVの画像データは、標準ではnp.uint8が使われています。uint8は「正負を表す1ビットなしに、8ビット全てを整数を表すのに使います」というフォーマットです。この縛りによって

値が255を超えると、計算結果が300だったら44のように256で割ったあまりになってしまいます。

が起きています。ですので、解決するには、np.uint16にフォーマットを変えればよいです。
処理自体は以下の式でできます。
img = img.astype(np.uint16)

---

2枚の画像の画素値を掛け合わせて

Pythonで「for文をカスケード構造にしてぶん回しながら各画素の値を対応するもう一つの画像の画素の値で掛け算する」をするととても遅いです。
アダマール積（要素同士の積は）、img1 * img2でも、np.multiply(img1, img2)でも計算できます。参考まで。

Uint16（やもっと大きいフォーマット）をUint8に戻す

cv2.convertScaleAbsで直せます。
引数アルファでどれだけ潰すかのスケールを指定できます。
alpha=255/np.max(img)みたいな感じにして、出力時にuint8で吐き出すイメージです。

Comments

[pynoob]

実際のコードもふまえて回答してくださりありがとうございます！とても分かりやすかったです。助かりましたありがとうございました！