画像をグレースケールにする

グレースケールとは、色の情報を捨てて、明るさだけを1つの数で表した画像です。多くの画像処理は、まず画像をグレーにすることから始まります。

色の3つの数が1つになるので、計算は約3分の1で済みます。物の形や明るさを調べるだけなら、色はいりません。

人の目は、緑をいちばん明るく、青をいちばん暗く感じます。そこで、グレーの値は、3つの数に別々の重みをかけて足して作ります。

重みは、赤が 0.299、緑が 0.587、青が 0.114 です。この3つを足すと 1 になるので、結果は 0 から 255 のままです。

重みを整数にして 1000 倍にすると、計算は整数のままでできます。合計の 158130 を 1000 で割って切り捨てると、158 です。

次のコマンドは、表の合計を計算します。

docker exec jupyter python3 -c "print(299 * 197 + 587 * 157 + 114 * 62)"

3つの数の平均を取れば、もっと簡単にグレーが作れそうです。しかし、この例では (197 + 157 + 62) を 3 で割って切り捨てると 138 になり、重みを使った 158 より暗くなります。

目が緑を明るく感じる分を、平均は取り入れません。

次のスクリプトは、coins.png をグレーにして、2つの画像のモードとピクセルを表示します。さらに、明るさを4つの帯に分けて、帯ごとのピクセルの数を出します。

出力は英語です。colour は色、grey はグレー、pixels from 0 to 63 は、0 から 63 の明るさのピクセルの数です。

docker exec jupyter python3 steps/grey.py

モードは RGB から L に変わります。50, 50 のピクセルは、(197, 157, 62) からグレーの 158 になります。

帯ごとの数は、63231、0、13566、3 です。暗い背景と明るいコインの2つのかたまりがあり、真ん中の帯には1つもありません。足すと 76800 で、全部のピクセルです。

colours = [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]]
for pixel in colours:
    total = 299 * pixel[0] + 587 * pixel[1] + 114 * pixel[2]
    print(pixel, "のグレー:", total // 1000)
# 3つ目の [0, 0, 255] を [255, 255, 255] に変えて、もう一度実行します。
# グレーは、いくつになりますか。