【Python/OpenCV】グレースケール変換(cv2.cvtColor)

PythonとOpenCVを用いて画像をグレースケール変換する方法をソースコード付きで解説します。

グレースケール変換とは

グレースケール変換とは、以下のようにカラー画像をモノクロ調に変換する処理です。

→変換→

単に「写真をレトロな雰囲気にしたい」という画像加工的な使い方でも用いられますが、以下のとおり画像解析でも重要なテクニックとなります。

参考:【Python版OpenCV】Haar Cascadeで顔検出、アニメ顔検出、顔にモザイク処理

カラー画像の画素値をグレースケールに変換する場合、RGBのいずれか1つの要素値を抽出、RGBの値の平均値を用いるなど様々な方法があります。

変換式の例(加重平均法)

代表例としては、RGB各要素に一定の重み付けをして平均をとるNTSC（テレビ放送規格）加重平均法があります。計算式は以下のとおりです。

$Gray = (Red\times 0.30) + (Green\times 0.59) + (Blue\times 0.11)$

Red（赤）、Green（緑）、Blue（青）はRGBカラー画像の画素値、Grayはグレースケール画像の画素値です。

計算例

例えば、Red(0, 0)=255, Green(0, 0)=12, Blue(0, 0)=35のとき、Gray(0, 0)の画素値は以下のように87となります。

$Gray(0, 0)=Red(0, 0)\times 0.3 + Green(0, 0)\times 0.59 + Blue(0, 0)\times 0.11$
$=(255 \cdot 0.3) + (12 \cdot 0.59) + (35 \cdot 0.11)=87.43\simeq 87$

グレースケール変換のアルゴリズムについては、以下ページで詳細を解説しています。

【画像処理】RGBカラーからグレースケールへ変換する計算式

RGBカラー画像をグレースケールへ色空間変換する原理や特徴、計算式についてまとめました。

algorithm.joho.info

今回は、変換処理の部分をPython版OpenCVの「cvtColorメソッドで実装する方法」と「自分で実装する方法」を両方紹介します。

解説動画

サンプルコード①変換処理の部分をcvtColorメソッドで実装

変換処理の部分をcvtColorメソッドで実装する場合のサンプルプログラムのソースコードです。

ポイント

OpenCVでは、cv2.cvtColorメソッドでRGBの画像をグレースケール変換できます。

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

imは入力画像（RGB）、grayは出力画像（グレースケール）となります。

サンプルコード②変換処理の部分を自分で実装

実行結果

→変換→

関連記ページ

【PythonとOpenCVで画像処理超入門】使い方とサンプルコードを解説

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2024.06.30