【Python】計算式を用いてグレースケール画像を生成する方法

画像処理をしていて、グレースケール化をすることが多いと思いますが、どのようにして画素値が計算されているのかが気になったのでまとめてみました。

一言でグレースケール化といっても、様々な規格があるらしく、今回は、その中でも最も一般的であるかなと思っているテレビジョン放送でのグレースケール化規格に基づく方法で行っていきます。

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1 計算式
2 プログラムの作成
3 実行結果
4 まとめ
5 パソコン操作にお困りではありませんか？

計算式

(R, G, B) = (Red, Green, Blue)です。

VはHSVの「V」で、Value(明度)のことですかね。

$$V = 0.30 R + 0.59G + 0.11B$$

この計算式をもとに、画素値を求めた結果が右側の画像です。
これが、昔のモノクロテレビですね。

プログラムの作成

環境は、「google colaboratory」です。


import cv2
from google.colab.patches import cv2_imshow

def calc_V(R, G, B):
    return 0.3 * R + 0.59 * G + 0.11 * B

if __name__ == "__main__":
    img = cv2.imread("bird.jpg")
    cv2_imshow(img)

    for h in range(img.shape[0]):
        for w in range(img.shape[1]):
            img[h][w] = calc_V(img[h][w][0], img[h][w][1], img[h][w][2])

    cv2_imshow(img)

import cv2

from google.colab.patches import cv2_imshow

def calc_V(R, G, B):

return 0.3 * R + 0.59 * G + 0.11 * B

if __name__ == "__main__":

img = cv2.imread("bird.jpg")

cv2_imshow(img)

for h in range(img.shape[0]):

for w in range(img.shape[1]):

img[h][w] = calc_V(img[h][w][0], img[h][w][1], img[h][w][2])

cv2_imshow(img)

実行結果

元画像（左）と、先ほどのプログラムを実行した後の出力画像（右）を比較してみます。

先ほどのプログラムを実行した結果（左）と、モジュールを用いた方法でグレースケール化を行った画像（右）です。最初にも書きましたが、グレースケール化には、様々な規格が存在するため、多少見た目に違いが出てきます。


if __name__ == "__main__":
    img = cv2.imread("bird.jpg")
    # 元画像の出力
    cv2_imshow(img)
    
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # グレースケール化画像の出力
    cv2_imshow(img)