【Python/OpenCV】RGBからHSVに変換(cv2.cvtColor)

PythonとOpenCVを用いて画像をRGBからHSVに変換する方法をソースコード付きで解説します。

【はじめに】HSV色空間とは

HSV色空間とは、「色相(Hue)」「彩度(Saturation)」「明度(Value)」の3つの組み合わせで色を表現する手法です。

–	説明
色相(H)	色合い。（赤っぽい、青っぽいといった色のおおまかな違いのことで、赤なら0度、黄色なら 60度といったように角度で色合いが決まります）
彩度(S)	色の鮮やかさ。（色相が同じ場合でも、彩度が高ければ鮮やかに見え、低ければグレーに見える。彩度がゼロの場合は無彩色[黒、グレー、白]）
明度(V)	色の明るさ。（高いほど明るい色になる）

HSV色空間は人間が色を知覚する方法と類似しているため、RGB色空間よりも人がイメージした通りの色を作りやすいという特徴があります。
この特徴から、画像処理でも色検出をおこなう場合などにHSV色空間が利用されています。

動画解説

本ページの内容は動画でも解説しています。

【換算式】RGB色空間からHSV色空間への変換

（R、G、B）の値が0.0(最小)から1.0（最大）の範囲にあるとします。
R,G,Bの3つの値のうち、最大のものをMAX、最小のものをMINとしたとき、色相(H)は以下の式で計算できます。

(1)  

円錐モデルのときのS(色彩)は以下の式で計算できます。

(2)  

円柱モデルのときのS(色彩)は以下の式で計算できます。

(3)  

V(明度)は以下の式で計算できます。

(4)  

色相が負の値になれば、360を加算して0～360の範囲内に収めます。
色彩と明度は0～1の範囲内に値が収まります。

–	関連記事
詳細①	【画像処理】RGBからHSVへの変換
詳細②	【画像処理】HSV色空間の原理・特徴・計算式

【実装】Python版OpenCVでRGBからHSV色空間に変換

画像をRGBからHSVに変換する計算式と原理については下記事で紹介しています。

また、OpenCVライブラリでは、cv2.cvtColorメソッドでRGBからHSVに変換できます。

書式

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

パラメータ名	説明
img	入力画像（RGB）
hsv	出力画像（HSV）

※出力されたHSV画像のHueは[0,179], Saturationは[0,255]，Valueは[0,255]の範囲の値をとります。
今回は、「変換アルゴリズムを自前で実装する方法」と「cvtColorメソッドを利用する方法」を両方試してみます。

ソースコード①

変換アルゴリズムを自前で実装した場合のソースコードです。

#-*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np


def rgb_to_hsv(src, ksize=3):
    # 高さ・幅・チャンネル数を取得
    h, w, c = src.shape

    # 入力画像と同じサイズで出力画像用の配列を生成(中身は空)
    dst = np.empty((h, w, c))

    for y in range(0, h):
        for x in range(0, w):
            # R, G, Bの値を取得して0～1の範囲内にする
            [b, g, r] = src[y][x]/255.0

            # R, G, Bの値から最大値と最小値を計算
            mx, mn = max(r, g, b), min(r, g, b)

            # 最大値 - 最小値
            diff = mx - mn

            # Hの値を計算
            if mx == mn : h = 0
            elif mx == r : h = 60 * ((g-b)/diff)
            elif mx == g : h = 60 * ((b-r)/diff) + 120
            elif mx == b : h = 60 * ((r-g)/diff) + 240
            if h < 0 : h = h + 360

            # Sの値を計算
            if mx != 0:s = diff/mx
            else: s = 0

            # Vの値を計算
            v = mx

            # Hを0～179, SとVを0～255の範囲の値に変換
            dst[y][x] = [h * 0.5, s * 255, v * 255]

    return dst


# 入力画像の読み込み
img = cv2.imread("C:\prog\python\\test\input.jpg")

# 方法1(NumPyで実装)
hsv = rgb_to_hsv(img)

# 結果を出力
cv2.imwrite("C:\prog\python\\test\hsv.jpg", hsv)

ソースコード②

変換アルゴリズムをcv2.cvtColorメソッドで実装した場合のソースコードです。

#-*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np


# 入力画像の読み込み
img = cv2.imread("C:\prog\python\\test\input.jpg")

# 方法2(OpenCVで実装)
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 結果を出力
cv2.imwrite("C:\prog\python\\test\hsv.jpg", hsv)

実行結果

サンプルプログラムの実行結果です。

■左から入力画像（input.jpg）、出力画像（hsv2.jpg）

お借りした画像：プロ生ちゃん（暮井 慧）

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