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OpenCV でカラー画像を濃淡画像に変換（OpenCV，Python を使用）
1. エグゼクティブサマリー
Python と OpenCV で，カラー画像を濃淡画像に変換する．
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cv2.cvtColor に cv2.COLOR_BGR2GRAY を指定し，カラー画像（BGR形式）を濃淡画像（グレースケール）に変換する．変換後の画像は画面表示，ファイル保存，カラー画像との並列比較表示が可能である．
【関連する外部ページ】
- OpenCV の公式ページ: https://opencv.org
- GitHub の OpenCV のページ: https://github.com/opencv/opencv/releases
【サイト内の関連ページ】
- OpenCV について [PDF] , [パワーポイント]
- OpenCVとPythonを活用した画像・ビデオ処理プログラム: 別ページ »
2. 前準備（必要ソフトウェアの入手）
ここでは、最低限の事前準備について説明する。機械学習や深層学習を行う場合は、NVIDIA CUDA、Visual Studio、Cursorなどを追加でインストールすると便利である。これらについては別ページ https://www.kkaneko.jp/cc/dev/aiassist.htmlで詳しく解説しているので、必要に応じて参照してください。
Python 3.12 のインストール（Windows 上） [クリックして展開]
以下のいずれかの方法で Python 3.12 をインストールする。Python がインストール済みの場合、この手順は不要である。
方法1：winget によるインストール
管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。
winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_pip=1 Include_test=0 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1"--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。
方法2：インストーラーによるインストール
- Python 公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンから Windows 用インストーラーをダウンロードする。
- ダウンロードしたインストーラーを実行する。
- 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に必ずチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから
pythonコマンドを実行できない。 - 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。
インストールの確認
コマンドプロンプトで以下を実行する。
python --versionバージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。
AIエディタ Windsurf のインストール（Windows 上） [クリックして展開]
Pythonプログラムの編集・実行には、AIエディタの利用を推奨する。ここでは、Windsurfのインストールを説明する。Windsurf がインストール済みの場合、この手順は不要である。
管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。
winget install --scope machine --id Codeium.Windsurf -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "/SP- /SUPPRESSMSGBOXES /NORESTART /CLOSEAPPLICATIONS /DIR=""C:\Program Files\Windsurf"" /MERGETASKS=!runcode,addtopath,associatewithfiles,!desktopicon"
powershell -Command "$env:Path=[System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine')+';'+[System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','User'); windsurf --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja --force; windsurf --install-extension ms-python.python --force; windsurf --install-extension Codeium.windsurfPyright --force"--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。
【関連する外部ページ】
Windsurf の公式ページ: https://windsurf.com/
Python の OpenCV ライブラリのインストール [クリックして展開]
Python で OpenCV を使用するためのライブラリである．
管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。
python -m pip install -U opencv-python opencv-contrib-python3. 実行のための準備とその確認手順（Windows 前提）
3.1 画像ファイルのダウンロード
Windows の場合，次のコマンドを実行する．
cd /d %LOCALAPPDATA%
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/home.jpg?raw=true -o home.jpg3.2 プログラムの実行方法
本記事のプログラムは Python の対話モードで実行する．コマンドプロンプトで以下を実行し，第5章のソースコードを入力する．
python3.3 動作確認チェックリスト
| 確認項目 | 期待される結果 |
|---|---|
| 画像ファイルのダウンロード | %LOCALAPPDATA% に fruits.jpg と home.jpg が存在する |
| Python 対話モードの起動 | python 実行後，>>> プロンプトが表示される |
| fruits.jpg の濃淡変換と表示 | fruits.jpg の濃淡画像がウインドウに表示される |
| home.jpg の濃淡変換と表示 | home.jpg の濃淡画像がウインドウに表示される |
| 濃淡画像のファイル保存 | fruits_gray.jpg が IMROOT のディレクトリに保存される |
| カラー画像と濃淡画像の並列表示 | カラー画像（左）と濃淡画像（右）が横に並んで表示される |
| ウインドウの終了操作 | 画面内をクリック後，何かのキーを押すとウインドウが閉じる |
4. 概要・使い方・実行上の注意
4.1 濃淡変換の方法
cv2.cvtColor に cv2.COLOR_BGR2GRAY を指定し，カラー画像（BGR形式）を濃淡画像に変換する．変換後の画像は cv2.imshow で表示できる．
4.2 画像パスの設定
変数 IMROOT で画像ファイルの格納ディレクトリを指定する．Windows では os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/' を使用する．
4.3 ウインドウの終了操作
画像表示後，ウインドウの右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる．cv2.waitKey(0) がキー入力を待機し，キーを押すと cv2.destroyAllWindows() でウインドウが閉じる．
4.4 濃淡画像のファイル保存
cv2.imwrite で変換後の濃淡画像をファイルに保存できる．
4.5 カラー画像と濃淡画像の並列表示
カラー画像と濃淡画像を横に並べて表示し，変換結果を比較できる．濃淡画像は1チャンネルのため，cv2.cvtColor で3チャンネルに変換してから numpy.hstack で結合する．
ソースコードは第5章に掲載する．
5. ソースコード
5.1 fruits.jpg の濃淡変換と表示
import os, cv2
IMROOT = os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("", mono)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()5.2 home.jpg の濃淡変換と表示
import os, cv2
IMROOT = os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("", mono)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()5.3 濃淡画像のファイル保存
import os, cv2
IMROOT = os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite(IMROOT + "fruits_gray.jpg", mono)5.4 カラー画像と濃淡画像の並列表示
import os, cv2, numpy as np
IMROOT = os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
mono_bgr = cv2.cvtColor(mono, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
combined = np.hstack([bgr, mono_bgr])
cv2.imshow("", combined)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()6. まとめ
cv2.cvtColor による濃淡変換
cv2.cvtColor に cv2.COLOR_BGR2GRAY を指定し，カラー画像（BGR形式）を濃淡画像に変換する．
画像の表示と終了操作
cv2.imshow で濃淡画像を表示する．ウインドウは「x」ボタンではなく，画面内をクリックしてからキーを押して閉じる．
濃淡画像のファイル保存
cv2.imwrite で変換後の濃淡画像をファイルに保存できる．
並列表示による変換前後の比較
濃淡画像を3チャンネルに変換し，numpy.hstack でカラー画像と結合して並列表示できる．
画像パスの設定
Windows では os.environ['LOCALAPPDATA'] で画像ファイルの格納ディレクトリを指定する．