【python】【OpenCV】γ変換で画像の明るさを変える

画像処理ライブラリであるOpenCVを使って画像の明るさを変える

上が元画像、下が明るくした画像

1. 誰に向けた記事か

・pythonを勉強している人

・OpenCVに興味がある人

・画像処理に興味がある人

※初心者向けにpythonの勉強法とその手順を記事にしました。

www.stjun.com

2. はじめに

第一回では、OpenCVの基本事項として、インストール方法、OpenCVによる画像の読み込み、画像の白黒化、リサイズ（画像の縮小化）を行いました。

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第二回では、OpenCVに標準で搭載されている関数を使って画像の二値化を行いました。

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 今回は、γ変換を用いて画像の明るさを調整したいと思います。

3. コードと実行結果と説明

3.1 コード

mport numpy as np
import cv2
#画像の読み込み
img=cv2.imread('./test.jpg',0)
#γ変換の値
gamma=2
#γ変換の対応表を作る
LUT_Table=np.zeros((256,1),dtype='uint8')
for i in range(len(LUT_Table)):
    LUT_Table[i][0]=255*(float(i)/255)**(1.0/gamma)

#γ変換をする
img_gamma=cv2.LUT(img,LUT_Table)

#画像の表示
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('after gamma',img_gamma)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

今回もこのコーヒーカップのグレー画像を使いたいと思います。

3.2 そもそもγ変換とは何か

γ変換とは以下の式を用いて輝度情報を変化させる処理のことです。

xが元画像の輝度値、yが変更後の輝度値です。

ここで前提として、今回のようなグレースケールの画像では、画素値0が黒、画素値255が白になります。

つまり画素値が小さいほど暗い画像に、画素値が大きいほど明るい画像になります。

この式を横軸x、縦軸yとしてグラフに表したのが下の図です。

γ=1の場合、例えば x=100(元の画像の画素値が100)の場合、変換後の画素値yも100です。つまり明るさは変わらないということです。

γ=1.5にすると、x=100の時はy=136になります。つまり変換後の画素値 yが255(白）に近づくので画像は明るくなります。

反対にγ=0.7にすると、x=100の時、y=67となります。つまり変換後の画素値 yが0(黒)に近づくので画像は暗くなります。

このようにγの値によって画像の明暗を変化させる処理をγ変換と言います。

3.3 コードの説明 ：γ変換の部分

上記3.1で説明したγ変換の式（対応表）を書いてるのが以下のコードです。

#γ変換の値
gamma=2
#γ変換の対応表を作る
LUT_Table=np.zeros((256,1),dtype='uint8')
for i in range(len(LUT_Table)):
    LUT_Table[i][0]=255*(float(i)/255)**(1.0/gamma)

256行1列の配列（値は全て0）を作り、for文で計算した値を一つ一つ代入しています。

3.4 コードの説明：画像処理部分

#γ変換をする
img_gamma=cv2.LUT(img,LUT_Table)

LUT関数を用いて行います。LUT()の引数は左から、変換したい画像、γ変換の対応表(3.2のコードで作った部分)になります。

LUT()変換を使うと、画像内の全ての画素に対して、指定したγ変換の対応表に沿って画素値を計算してくれます。

3.5 実行結果

γの値を変えると以下のようになります。

左から順に、γ=1.0、γ=1.5、γ=0.7

確認のためにヒストグラムを見てみましょう。

オレンジ色がオリジナルの、青色がγ=1.5で変換後のヒストグラムです。

γ変換後のヒストグラムが全体的に右に、すなわち明るい方向に移動しているのが分かります。

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4.  最後に

次回もOpenCVを使って簡単な画像処理を行ってみたいと思います。