【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。

【OpenCV】グレースケール変換

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

お借りした画像：プロ生ちゃん（暮井 慧）

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。

書式

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

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」を両方試してみました。

動画解説

ソースコード（Python3）

サンプルプログラムのソースコードです。

方法①

#-*- coding:utf-8 -*-
import cv2

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

# グレースケール変換
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# グレースケール画像の書き込み
cv2.imwrite("C:\prog\python\gray.png", gray)


# BGR, B, G, R, Grayの2次元配列を確認
print("BGR=", img)
print("-------------")

print("Blue=", img[:,:,0])
print("-------------")

print("Green=", img[:,:,1])
print("-------------")

print("Red=", img[:,:,2])
print("-------------")
print("gray=", gray)

方法②

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

def rgb_to_gray(src):
     # チャンネル分解
     b, g, r = src[:,:,0], src[:,:,1], src[:,:,2]

     # R, G, Bの値からGrayの値に変換（float型 → 符号なし8bit整数型に変換）
     return np.array(0.2989 * r + 0.5870 * g + 0.1140 * b, dtype='uint8')

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

# グレースケール変換
gray = rgb_to_gray(img)

# グレースケール画像の書き込み
cv2.imwrite("C:\prog\python\gray.png", gray)


# BGR, B, G, R, Grayの2次元配列を確認
print("BGR=", img)
print("-------------")

print("Blue=", img[:,:,0])
print("-------------")

print("Green=", img[:,:,1])
print("-------------")

print("Red=", img[:,:,2])
print("-------------")
print("gray=", gray)

※動作には、OpenCVライブラリのインストールが必要です。

【変換式】グレースケール

RGB画像をグレースケール画像に変換する場合は以下の式を利用します。

(1)  

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

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ha

(2)  

となります。