グレースケール化 ― OpenCVでの第一歩

導入

前章では Pillow の convert("L") でグレースケール化しました。実務で前処理を担う OpenCV では cv2.cvtColor を使います。同じことを OpenCV でやってみましょう。

説明

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 練習用のカラー文字画像を作る
img = Image.new("RGB", (300, 100), "white")
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.text((15, 25), "OpenCV", fill=(30, 90, 200), font=ImageFont.load_default(size=48))
arr = np.array(img)                       # RGB の NumPy 配列

# OpenCV でグレースケールに変換
gray = cv2.cvtColor(arr, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
print("カラーの形:", arr.shape)   # (100, 300, 3)
print("グレーの形:", gray.shape)  # (100, 300)

plt.imshow(gray, cmap="gray")
plt.title("cv2 grayscale")
plt.axis("off")

• cv2.cvtColor(画像, 変換の種類) … 色空間を変換します。cv2.COLOR_RGB2GRAY は「RGB → グレー」の指定です。
• 結果は (高さ, 幅) の2次元配列になります（第2章のグレー画像と同じ形）。

OpenCV の落とし穴: OpenCV は伝統的に色を BGR（青・緑・赤の順）で扱います。今回は Pillow が作った RGB 配列なので COLOR_RGB2GRAY を使いました。cv2.imread で読んだ画像なら COLOR_BGR2GRAY になります。順番を間違えると色が入れ替わるので注意しましょう。

やってみよう

cv2.COLOR_RGB2GRAY を cv2.COLOR_RGB2HSV に変えると、色相・彩度・明度の別の色空間に変換されます（表示は崩れますが、変換自体は成功します）。色空間の指定でいろいろな変換ができると分かります。

演習

グレースケール画像 gray の 平均の明るさ を print してください。