【python】【OpenCV】画像を３値化して各色の面積を求める

３値化した画像から、全体に対する白色・黒色・灰色の割合（面積比）を求める

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1. 誰に向けた記事か

・pythonを勉強している人

・OpenCVに興味がある人

・画像処理に興味がある人

※初心者向けにpythonの勉強法とその手順を記事にしました。

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３値化した画像から、全体に対する白色・黒色・灰色の割合（面積比）を求める

2. はじめに

以前、画像のデータ構造を理解して画像の３値化を行いました。

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今回、３値化した画像から白色・黒色・灰色の割合（面積比）を計算してみたいと思います。

なお２値化画像については過去記事をご覧ください。

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3. コードと実行結果と説明

3.1 コード

#画像の3値化_ブログ
import cv2

#元画像の読み込み
img=cv2.imread('./test.jpg',0)
#元画像を表示
cv2.imshow("original",img)

#画像の縦の画素数、横の画素数を取得
height,width=img.shape

#３値化に使う低い側の閾値を決める
th_low_value=100
#３値化に使う高い側の閾値を決める
th_high_value=150
#3値化の白黒以外の色
gray=100
#全体の画素数
whole_area=img.size
#白の面積(初期=0)
white_area=0
#黒の面積(初期=0)
black_area=0
#灰色の面積(初期=0)
gray_area=0


#画像の３値化と各色の面積比を求める
for i in range(height):
    for j in range(width):
        if img[i,j]<th_low_value:
            img[i,j]=0
            black_area+=1
        elif th_low_value <= img[i,j] <=th_high_value:
            img[i,j]=gray
            gray_area+=1
        else :
            img[i,j]=255
            white_area+=1

print('White_Area='+str(white_area/whole_area*100)+'%')
print('Black_Area='+str(black_area/whole_area*100)+'%')
print('Gray_Area='+str(gray_area/whole_area*100)+'%')        
            
#3値化した画像の表示
cv2.imshow("OpenCV",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上記を実行すると冒頭の画像のように３値化画像と白色・黒色・灰色の面積割合が表示されます。

3.2 説明

３値化については過去記事（冒頭のリンク）で紹介したのでご覧ください。

新しく追加したのは次の部分です。

#全体の画素数
whole_area=img.size
#白の面積(初期=0)
white_area=0
#黒の面積(初期=0)
black_area=0
#灰色の面積(初期=0)
gray_area=0


#画像の３値化と各色の面積比を求める
for i in range(height):
    for j in range(width):
        if img[i,j]<th_low_value:
            img[i,j]=0
            black_area+=1
        elif th_low_value <= img[i,j] <=th_high_value:
            img[i,j]=gray
            gray_area+=1
        else :
            img[i,j]=255
            white_area+=1

print('White_Area='+str(white_area/whole_area*100)+'%')
print('Black_Area='+str(black_area/whole_area*100)+'%')
print('Gray_Area='+str(gray_area/whole_area*100)+'%')

3.3 説明1：準備

#全体の画素数
whole_area=img.size
#白の面積(初期=0)
white_area=0
#黒の面積(初期=0)
black_area=0
#灰色の面積(初期=0)
gray_area=0

後程、面積割合を出すための準備をします。

まず.sizeを使って画像全体の画素数を取得します。また白・黒・灰色の面積を計算するための変数white_area,black_area,gray_areaを設定します。初期値は0にしておきます。

3.3 説明2：３値化と面積比を求める

#画像の３値化と各色の面積比を求める
for i in range(height):
    for j in range(width):
        if img[i,j]<th_low_value:
            img[i,j]=0
            black_area+=1
        elif th_low_value <= img[i,j] <=th_high_value:
            img[i,j]=gray
            gray_area+=1
        else :
            img[i,j]=255
            white_area+=1

今回も、画素値が0~100なら黒、100~150は灰色、150~255は白に３値化します。またここで各色の画素数も数えていきます。

例えば元画素の値が60だとしましょう。100以下なのでimg[i,j]=0で画素値を0（＝黒色）に上書きします。また１つの画素値が黒に上書きされたのでblack_area+=1でカウントしています。

これを全ての画素について行うと、白・黒・灰色の画素がそれぞれ何個あるかが分かります。

3.4 説明3：面積比を計算

print('White_Area='+str(white_area/whole_area*100)+'%')
print('Black_Area='+str(black_area/whole_area*100)+'%')
print('Gray_Area='+str(gray_area/whole_area*100)+'%')