OpenCVではカラー画像をグレースケール画像に変換することができます。今回はその方法について紹介ます。
カラー画像をグレースケール画像に変換する
まずは結論からです。
使用する画像
以下のようなカラー画像を読み込みます。
import cv2
image = cv2.imread('input/fox.jpg')
cv2.cvtColor
カラー画像をグレースケール画像に変換するには、cv2.cvtColorを用います。第一引数に元の画像、第二引数にはcv2.COLOR_BGR2GRAYを指定します。
image_gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("fox_gray", image_gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.cvtColorでは、グレースケール画像への変換だけでなく、RGBやHSVなどカラー画像での色空間の変換も可能です。カラー画像における色空間については以下記事をご覧ください。
カラー画像データとグレースケール画像データの違いについて
そもそもカラー画像データとグレースケール画像ではデータの構造自体が異なります。
カラー画像は3次元、グレースケール画像は2次元データとなる
カラー画像とグレースケール画像ではそもそも情報量が異なります。画像データは基本的に表形式（2次元）データで扱われます。上のキツネの画像はサイズが820×1232なので、行数820、列数1232の表としてデータを保持します。
ここで1つ1つのピクセル情報（表データでいう1つのセル）に着目します。グレースケールの場合は0（黒）~ 255（白）の間の数値だけで色を表現することができます。なので、820×1232の表が１つあれば情報をすべて表現することができます。
一方カラー画像の場合はというと、RGBの場合R、G、Bの3つの色情報をもとに１つのピクセルの色が決まります。なので、R、G、Bそれぞれに対して820×1232の情報を保持する必要があります。なので、カラー画像は820×1232×3の3次元データとなります。
グレースケールからカラーへの復元は不可
上述の点から、カラー画像からグレースケール画像への変換は情報量をそぎ落とすことになります。したがって、カラー画像とグレースケール画像の変換は一方通行となり、一度グレースケールに変換した画像を再びカラー画像に戻すことはできません。
ただし、グレースケールをRGBで表現することはできるので、3次元データのグレースケール画像を作成することは可能です。
まとめ
PythonのOpenCVでカラー画像をグレースケール画像に変換する方法を紹介しました。
カラー画像とグレースケール画像のデータ構造の違いに注意しながら活用してください^^
ではでは👋
