OpenCVによる特定色画素の抽出(RGB vs HSV)

本日はOpenCVを使って、特定の範囲の色を抽出してみたいと思います。

例としては(0,0,100)～(100,100,255)のように、色の範囲を与えてやり、それを基に範囲内の画素のみを抽出してみたいと思います。

色の抽出として、「(1) 普通に画像のRGB値を使う」手もありますが、RGBをHSVに変換し、「(2) HSVから色抽出する」例と今回は両方作成して比較してみたいと思います。

HSV : Hue, Saturation, Value

HSVとは、色相(Hue)、彩度(Saturation)、明度(Value)の三つの成分からなる色の表現法のことで、RGBのような光の３原色（赤・緑・青）とは違う３軸で色を表現します。

① 色相(H)：色の種類(例えば赤、青、黄色)
② 彩度(S)：色の鮮やかさ。
③ 明度(V)：色の明るさ。

HSV色空間は人間が色を知覚する方法と類似しているとされているため、例えば照明条件が変わっても色相にはあまり変化が及ばないなど、色の抽出がしやすくなるケースもあります。

今回は、RGBでの抽出と、RGBをHSVに変換してからの抽出の２つのコードを書きましたので掲載します。

・OS : Windows10(64bit)
・Visual Studio 2015 Community(導入済)
・OpenCV 2.4.11(環境構築済とする)

先に実装コードを掲載します。

	#include <iostream>
	#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
	#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
	using namespace std;
	using namespace cv;

	// 抽出する画像の輝度値の範囲を指定
	#define B_MAX 100
	#define B_MIN 0
	#define G_MAX 100
	#define G_MIN 0
	#define R_MAX 255
	#define R_MIN 100

	// メイン関数
	int main(void)
	{
	// 入力画像名(ファイルパス)
	string input_filename = "input.jpg";

	// 画像を3チャンネル(BGR)で読み込む
	Mat input_image_rgb = imread(input_filename, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
	if (input_image_rgb.empty()) {
	cerr << "入力画像が見つかりません" << endl;
	return -1;
	}

	// 表示して確認
	namedWindow("input_RGB");
	imshow("input_RGB", input_image_rgb);

	// 結果保存用Matを定義
	Mat mask_image, output_image_rgb;

	// inRangeを用いてフィルタリング
	Scalar s_min = Scalar(B_MIN, G_MIN, R_MIN);
	Scalar s_max = Scalar(B_MAX, G_MAX, R_MAX);
	inRange(input_image_rgb, s_min, s_max, mask_image);

	// マスク画像を表示
	namedWindow("mask");
	imshow("mask", mask_image);
	imwrite("mask.jpg", mask_image);

	// マスクを基に入力画像をフィルタリング
	input_image_rgb.copyTo(output_image_rgb, mask_image);

	// 結果の表示と保存
	namedWindow("output");
	imshow("output", output_image_rgb);
	imwrite("output.jpg", output_image_rgb);
	waitKey(0);

	return 0;
	}

by GitHub

今回はinRange関数を利用しました。

inRange関数は、最小値のスカラーと最大値のスカラーを定義したときに、その間に収まる画素のマスクを作ってくれます。今回はコード中のs_minからs_maxまでの範囲の画素が取り出されます。

そして、inRange関数としては出力として、マスク画像を得ます。

今回は「赤が100～255、緑が0～100、青が0～100」のマスク画像を抽出したところ、以下のようになりました(上：原画像／下：マスク画像)。

注意点として、OpenCVではRGBではなく、BGRの順でカラーが設定されていますので、「Scalar(B_MIN, G_MIN, R_MIN);」としました。

このマスク画像の白の部分だけを抽出することで、RGB値による色の抽出を行うことができます。今回はcopyTo関数を用いて、入力画像の中でマスクが画像が白の部分だけを抽出して、表示を行いました。

赤の値が大きいところを抽出する形にしたのですが、実際に赤い部分が抜けていることがわかると思います。

次に、HSVでの色抽出についても書いてみたいと思います。

RGBをHSVに変換する手順が必要なこと以外は特に大きな変更はありません。コードは以下となります。

	#include <iostream>
	#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
	#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
	using namespace std;
	using namespace cv;

	// 抽出する画像の輝度値の範囲を指定
	#define H_MAX 180
	#define H_MIN 160
	#define S_MAX 255
	#define S_MIN 50
	#define V_MAX 255
	#define V_MIN 50

	// メイン関数
	int main(void)
	{
	// 入力画像名(ファイルパス)
	string input_filename = "input.jpg";

	// 画像を3チャンネル(BGR)で読み込む
	Mat input_image_rgb = imread(input_filename, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
	if (input_image_rgb.empty()) {
	cerr << "入力画像が見つかりません" << endl;
	return -1;
	}

	// 表示して確認
	namedWindow("input_RGB");
	imshow("input_RGB", input_image_rgb);

	// BGRからHSVへ変換
	Mat hsv_image, mask_image, output_image;
	cvtColor(input_image_rgb, hsv_image, CV_BGR2HSV, 3);

	// HSV変換した画像を表示して確認
	namedWindow("input_HSV");
	imshow("input_HSV", hsv_image);
	imwrite("hsv.jpg", hsv_image);

	// inRangeを用いてフィルタリング
	Scalar s_min = Scalar(H_MIN, S_MIN, V_MIN);
	Scalar s_max = Scalar(H_MAX, S_MAX, V_MAX);
	inRange(hsv_image, s_min, s_max, mask_image);

	// マスク画像を表示
	namedWindow("mask");
	imshow("mask", mask_image);
	imwrite("mask.jpg", mask_image);

	// マスクを基に入力画像をフィルタリング
	input_image_rgb.copyTo(output_image, mask_image);

	// 結果の表示と保存
	namedWindow("output");
	imshow("output", output_image);
	imwrite("output.jpg", output_image);
	waitKey(0);

	return 0;
	}