LINE2019.09.03疑似カラー処理とは、白黒画像やその他の色のない画像に疑似的に色をつける処理を指します。サーモグラフィカメラがそうです。サーモグラフィでは赤外線の波長を読み込むため、疑似的な色をつけています。画像を読み込む今回しようする画像はこちらです。こちらはフリーの画像ですので、ご自由にダウンロードしてください。無料の写真素材はフリー素材のぱくたそ「針ノ木岳山頂の大パノラマ(新緑期)」のフリー素材www.pakutaso.com使用する画像はカラー画像ですが、プログラム中で白黒化(グレースケール化)にするので、ダウンロードした画像を白黒に加工する必要はありません。画像の読み込みはこれだけなので非常に簡単です。画像をグレースケール化それでは読み込んだ画像をグレースケール化します。グレースケール化(元の画像になります)グレースケール化は「cvtColor」関数を用いて行います。ルックアップテーブルを作成ルックアップテーブルとはまず、ルックアップテーブル(LUT)についてです。x\)この式をルックアップテーブルにセットする場合、以下のようになります。(LUTの配列番号→値)(x→255–x)0→2551→2542→253...254→1255→0「LUTの配列番号」と一致する「元の画像の画素値」は、その配列番号に格納されている値に変換されます。作成するルックアップテーブル今回は「RGB成分」別々にルックアップテーブルを作成します。「R成分」用のLUT、「G成分」用のLUT、「B成分」用のLUTの、3つのルックアップテーブル(LUT)を作成します。その内容を簡単なグラフで説明します。「X座標(LUTの配列番号)」に対応する出力値をグラフに表したものです。このグラフの形になるように条件分岐を使って出力値を計算し、LUTにセットしていきます。6各「if」文に書かれている内容はグラフの形を再現するためのものなので、特に難しくはありません。ルックアップテーブルの内容を反映させる次に、作成したLUT(ルックアップテーブル)の内容を「dst」に反映させます。「LUTの配列番号」と「元の画像の画素値」が一致する場所に格納されている値を「dst」の画素に代入することで、LUTの値を反映させています。変換した画像を表示する最後に変換した画像「dst」を表示し、成功しているかを確認してみます。疑似カラー処理が成功しました。「RGB成分」ごとのグラフは自分でオリジナルのものが作れますので、ご自身で違うグラフを作成して、是非疑似カラー処理を試してみてください。行う記事を公開しましたが、今回は「RGB成分」のどれか1つだけに反映させる方法を紹介します。今回使用する画像はこちらです。こちらはフリー素材ですので、ごPython【OpenCV】笑顔シャッター機能を作る【Python】OpenCVを使った機能として、顔認識や目の認識などがありますが、こういったものを応用して「笑顔シャッター機能」を作ってみたいと思います。普通の「顔認識機能」を作っていきます。これは「haarcascadePython【OpenCV】マスク処理を使って、画像を重ね合わせる【Python】マスク処理を行えば、画像を重ね合わせることができます。この2つの画像を重ね合わせます。すると、このように合成されます。これがマスク処理です。ヒストグラムは、画像内の画素値の度数分布を表したもので、画像の大まかな特徴や偏りを調べるためのものです。様々な画像処理の中に、擬似濃淡変換(以下ディザリング)というものがあります。このディザリングは2値を扱うという特徴があり、「0」と「255」の2つの値しか扱いません。上記の画像では、特定の画素とその周りの8つの画素との画素値の差が示されています。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。R1カテゴリーJavaJavaFXJavaScriptPythonRこのサイトの管理人IT系だんしプログラミングが大好きな人。趣味でゲームやツール製作をしながら、プログラミング記事を書き続けています。