↩, A. Rizzi, C. Gatta and D. Marini, "A new algorithm for unsupervised global and local color correction. imshow ('Temple', final) cv. ↩, E.Y. スポンサーリンク. ↩, D. Nikitenko, M. Wirth and K. Trudel, "Applicability Of White-Balancing Algorithms to Restoring Faded Colour Slides: An Empirical Evaluation. ↩. Wong, "Automatic white balancing using luminance component and standard deviation of RGB components. 内閣官房、 11, 2003. More than 1 year has passed since last update. 動かしていません、転載によるメモです 間違っていたらフォローお願いします（汗） import cv2 as cv import numpy as np def show (final): print ('display') cv. 趣味の「カメラ」「バイク」をキャンプに絡めて、何かモノを作り上げることを主目的に記載をしています。 colorcorrectは、色恒常性仮説に基づき、ホワイトバランスのズレや、画像の褪色・変色を自動で補正するライブラリです。古い画像の色の復元のような事もできますが、画像認識などの前処理としてこのラ … Lam, "Combining gray world and retinex theory for automatic white balance in digital photography. Rawpyには4つのホワイトバランス調整の手段があるようだ。 ホワイトバランスは4つの値の最小値で正規化（R, G, BのWB値の最小値を1.0倍として正規化）されたゲインをRGBに乗じることで計算されているようだ。 以上。ホワイトバランス調査でした。 python 現像. 3, no. … postprocess関数の引数をひとつづつ動かしながら確認していきます。今回はwhite balanceをいじってみます。, 言わずもがなですが、白基準を取ることです。照明色の影響をもろに受けているセンサのRGBの値を補正して、思った白に補正することです。詳細説明は圧愛しますが、ここでは画像処理の観点で説明します。, 演算としては、センサで取得された値に対して、black levelを差し引いたRGBのデータに対して、ゲインをかけている（掛け算している）だけです。このゲインがRGB異なり、結果として全体の色合いが変化します。, 通常Greenを1倍として、RedとBlueに対して何倍するか？というのが設定の基本になっているようです。たいていcamera autoの場合Greenが一番小さいです。もちろん得たい色次第でしょうけれど。具体的には, $$R_{out}=1.40\times R_{in}\\ G_{out}=1.00\times G_{in}\\ B_{out}=1.20\times B_{in} $$, なイメージ。被写体にあたる光の波長が違えば反射してセンサに届く波長も違うので、それを人の見た印象に補正してあげるイメージですかね。, おそらくセンサに張り付いているGreenのカラーフィルタが一番光を通すのだと思います。太陽光のようにどの波長の光もまんべんなくある白色光の場合、おそらくGreenがどうしても一番でかくなるのではないかと予想されます。たぶん。なので、光電変換の効率もよく、値も大きくなるのではなかろうか。もしくは他の色の倍センサがのっかっている分有利なのかな？真相はわかりません。, どうやら現像時postprocess関数では、3つのオート調整と、完全マニュアルの4通り選べそうです。, use_camera_wbがカメラで記録したホワイトバランスを使うオプションです。これをTrueに設定することで使用できるようです。（デフォルトはFalse）このホワイトバランスの値は別途、, でも取得可能です。ココには、長さ4のlistで値が入っています。例のごとく0, 1, 2, 3がそれぞれ何の色に対するゲインか定義は見つけりませんでしたが、実験より、RGB順で値が入っていそうです。, リファレンスには、ファイルから読み取るか、計算されます。とあるのでファイルについてなくてもなんらか返ってくるようです。, ここで取得される値の範囲がまた難しい。Canonのカメラだと1024とか整数値が取得されるのに対して、olympusでは、1.00とか1.97とか実数の値が入ってます。乗じる際には正規化が必要そうですね。, use_auto_wbをTrueにすることで、オートでホワイトバランス調整をしてくれます。が、アルゴリズムがわかりません。camera_wbとも違う色合いになります。確かめてみながら、写真次第ですね。, ここに長さ4の配列を設定することで、任意のホワイトバランス（RGBに対するゲイン）を設定することができます。camera_whitebalanceで取得した配列をそのまま渡すと、use_camera_wbと同じ結果が得られています。, 相変わらず4の意味が分かりません。適当な値を入れておくと画像が壊れるので、意味はあるようです。正規化のための除算値かな？とも思ったのですが、olympusさんのcamera_wbはこの4番目が0.0なので、ゼロ除算です。ひとまずGreenと同じ値入れとけば大きな間違いは起こらなそうです。, 一見これを指定するオプションが無いように見えますが、camera_wbもauto_wbもFalseで、user_wbに指定する配列もNoneにすると、このホワイトバランスになるようです。隠しオプションみたいですが、これがデフォルトです。わかりにくいです。, このデイライトホワイトバランス（日本語で言うと太陽光なのかな）の値も、取得可能です。, こんな感じ。これも同じように、リファレンスでは、「ファイルから読むか、計算するか、ハードコードされた値を使います。」とあり、場合によっては固定値かもしれません。センサの特性によって固定値では合わないのでは…？と心配になってしまいます。, Camera WBの値が、R=2189, G=1024, B=1862のバランスから、じょじょにGreenの値を大きくしていき、Blueを追い抜き、最終的にRedと同じ値になるまでのヒストグラムの変化を見て行こうと思います。, ここで、注意事項。ガンマは1.0に設定しておきます。そうでないと乗算している様子がわかりにくい。あと、輝度補正もしない（no_auto_bright=True）。, そして最初これをしそびれていて、どうしても変化が思った通り行かなかったのですが、ColorSpaceをRAWに設定しておく必要がありました。デフォルトのsRGBとかだと、マトリクス演算が入って、cameraRGB から sRGBへの色変換が行われ、思った通りのヒストグラム変化をしませんでした。, やはりここから分かるのは、ホワイトバランス補正を行った後に、sRGBへの変換をしていそうです。まぁ当たり前か。, これがその結果。 R=2189, G=1024, B=1862のバランスなので、Redに注目すると、最初ほぼGreenの2倍のゲインがかかっている状態です。これで初めてGreenとRedのヒストグラムの幅がほぼ同じに揃います。最後はGreenとRedのゲインがそろうので、相対的にRedのヒストグラムの幅は、Greenの半分になっていく様子がわかります。（同じ幅にそろえようとすると、RedはGreenの2倍のゲインが必要。ということですね。）, GreenのWB値を大きくなるように動かしているのに、RedとBlueのヒストグラムが左に変化（しぼんでいく）しています。ここからGreenか、最小値での正規化が入っていることが予想されます。, その後GreenのWB値が、BlueのWB値(1862)を追い抜いたところで、BlueのWB値が最小値に入れ替わるので、GreenとRedのヒストグラムが動いていく。といった動きになっています。, ホワイトバランスは4つの値の最小値で正規化（R, G, BのWB値の最小値を1.0倍として正規化）されたゲインをRGBに乗じることで計算されているようだ。, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。, とある電気メーカーのエンジニアをしています。ソフト屋さんです。ものを作るのが好きです。 ", Pattern Recognition Letters, vol. OpenCVとは、非常に強力なオープンソースの画像動画ライブラリだ。今回は、PythonからOpenCVを利用して、簡単な画像処理を行う方法を紹介する。特に、画像に様々なフィルタ処理を施す方法を見てみよう。, OpenCV(Open Source Computer Vision Library)は、画像や動画を処理するのに必要な様々な機能を提供するライブラリだ。画像の変換やフィルタ処理や変形、物体判定や物体認識や顔認識、カメラの入出力など豊富な機能が備わっている。そのため、画像や動画に関係する処理をするときに大変役に立つライブラリだ。, しかも、名前に『オープン』を関しているだけあって、オープンソース(BSDライセンス)であり、商用利用も可能なので、幅広く利用されている。加えて、マルチプラットフォームで、Windows、macOS、Linuxと様々なOSの上で動かすことができる。また、Raspberry PiのようなIoT機器にもインストールして利用することができる。, PythonからOpenCVを利用する場合、便利なことにパッケージにまとめられている。そのため、Pythonに加えて、OpenCVのモジュールをインストールするだけで使えるようになる。, なお、最も手っ取り早くOpenCVを使うには、Googleが無料で提供しているPythonの開発環境のColaboratoryを使うこともできる。しかし、次回、OpenCVからPCにつないだWebカメラなども操作してみたいので、ローカルPC環境にOpenCVをインストールする方法を紹介しよう。, 以下は、既にPython3.5以上がインストールされていることを前提にしている。本連載の14回目『最新Anaconda5でPython開発環境を全部揃えよう』を参考に、Anacondaをインストールした上でOepnCVをインストールしよう。, コマンドライン(Anaconda Prompt)から、pipコマンドを利用して、OpenCVをインストールできる。, macOSの場合は、Homebrewを利用してインストールするのが楽だ。ターミナル.appを起動して、以下のコマンドを実行しよう。なお、Homebrewがインストールされていなければ、こちらのページを参考にしてインストールしてみよう。, あるいは、Anacondaのパッケージマネージャーを利用して、次のようにして、OpenCVをインストールできる。, 正しく、OpenCVがインストールされているかどうかは、コマンドラインから、Pythonの対話型実行環境を実行し、OpenCVのライブラリcv2が利用できるかどうかを確かめれば良い。コマンドラインを起動し、Windowsならば「python」コマンドを、macOSならば「python3」コマンドを実行しよう。対話型実行環境が起動すると「>>>」とプロンプトが表示されるので、以下のように入力してみよう。, もし、インストールが無事できてれば、何もエラーは出ない。うまくインストールできていない場合には、「ImportError: No module named 'cv2'」などのエラーが表示されるだろう。, まずは、今回サンプルプログラムで利用する、画像をダウンロードしておこう。対話型実行環境で、以下のプログラムを実行しよう。すると、画像ファイルをダウンロードして「hama.jpg」というファイル名で保存する。, それでは、いよいよ、OpenCVで画像データを読み出してみよう。データを読み出すには、cv2.imread()関数を利用する。ここでは、読み出した画像のデータのサイズを表示するプログラムを紹介しよう。うまく読み出せるだろうか。, プログラムを実行すると、以下のように表示される。これは、縦803ピクセル、横1071ピクセル、色の深さはRGBの3色を表す。, OpenCVには、色を変換するcv2.cvtColor()関数が用意されているので、これを利用すれば、手軽にカラー画像を白黒画像に変換できる。ここでは、白黒256階調（グレイスケール）に変換してみよう。, プログラムを実行すると、次のようにグレイスケールに変換した画像が「hama-gray.jpg」という名前で保存される。, 上記のcv2.cvtColor()は色を変換するだけだが、OpenCVには、いろいろなフィルタが備わっているので使ってみよう。ここでは、ソーベルフィルタを利用してみる。, 上記のプログラムを実行すると、フィルタを適用し「hama-sobel.jpg」という名前で保存する。保存した画像は次のようになる。, 似たようなものだが、cv2.Canny()関数を利用して、Cannyフィルタを利用すると以下のようになる。, ちなみに、上記でネガポジ反転の処理を行っているが、ネガポジ反転は、OpenCVの力を借りずとも、Pythonの演算だけで処理できるのが良いところだ。なお、Cannyフィルタなしで、ネガポジ反転だけを行うと以下のようになる。, 以上、今回は、OpenCVについて紹介した。フィルタをかけたり、色を変換したりと、OpenCVを使うと、画像を手軽に処理することができることが分かっただろう。また、OpenCVでは、画像だけでなく、PCに接続したWebカメラから画像を抜き出して処理することもできる。次回、その方法を紹介するので、お楽しみに。, ※本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合があります。予めご了承ください。※新型コロナウイルス感染症についての最新情報は、 Why not register and get more from Qiita? OpenCVとは、非常に強力なオープンソースの画像動画ライブラリだ。今回は、PythonからOpenCVを利用して、簡単な画像処理を行う方法を紹介する。 Au and CW. ", Journal of Multimedia, vol. waitKey (0) cv. ICASSP, 2004. non. 今回は自作のPython製の画像処理ライブラリ、colorcorrectの紹介をします。 colorcorrect. 首相官邸 のウェブサイトなど公的機関で発表されている情報も合わせてご確認ください。, iPadは仕事でどこまで使えるか？ 第4回 iPadでMicrosoft Officeはどこまで使えるのか？利用の注意点は？, ゼロからはじめるPython 第69回 Pythonを使って自動で申請書PDFに書き込もう(その1), 開発/エンジニア システムやソフトウェアの開発に携わるエンジニアに向けた最新情報など仕事に役立つ話題などを提供していきます。, ご興味に合わせたメルマガを配信しております。企業IT、テクノロジー、PC/デジタル、ワーク&ライフ、エンタメ/ホビーの5種類を用意。. https://bitbucket.org/aihara/colorcorrect, http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Yamit_evacuation_2.jpg?uselang=ja, standard deviation and luminance weighted gray world, retinex with adjust(Gray WorldとRetinexの混合手法), path: colorcorrect.algorithm.retinex_with_adjust, path: colorcorrect.algorithm.standard_deviation_weighted_grey_world, usage: image,subblock width(default:20), subblock height(default:20), colorcorrect.algorithm.standard_deviation_and_luminance_weighted_gray_world, path: colorcorrect.algorithm.luminance_weighted_gray_world, path: colorcorrect.algorithm.automatic_color_equalization, usage: image,slope(default:10),limit(default:1000), samples(default:500), you can read useful information later efficiently. ", in Proc. python/opencv3.0 ホワイトバランス. 物理的なモノに加えて、勉強がてらプログラムの作成も行って行きたいです。. 5, 2008. 24, no. Python OpenCV. 厚生労働省、 ↩, HK. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away.
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