OpenCV でカラーヒストグラム（Python を使用）

1. エグゼクティブサマリー

本プログラムは， https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/python/color_histogram.py で公開されているサンプルコードをもとに作成したものである．

カメラ映像をリアルタイムに HSV 色空間（Hue, Saturation, Value の3成分で色を表現する色空間）へ変換し，色相（H）と彩度（S）の2次元ヒストグラムを算出・可視化する．OpenCV による動画表示を行う．

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。

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"

python --version

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"

pip install -U numpy opencv-python

3. 実行のための準備とその確認手順（Windows 前提）

3.1 プログラムファイルの準備

第5章のソースコードをテキストエディタ（メモ帳，Windsurf 等）に貼り付け，main.py として保存する（文字コード：UTF-8）．

3.2 実行コマンド

コマンドプロンプトでファイルの保存先ディレクトリに移動し，以下を実行する．

python main.py

3.3 動作確認チェックリスト

4. 概要・使い方・実行上の注意

4.1 HSV カラーマップの生成

起動時に，色相 0〜179，彩度 0〜255 の HSV カラーマップ（180×256 ピクセル）を生成し，「hsv_map」ウィンドウに表示する．このカラーマップは，ヒストグラムの各ビン（区間）に色を対応付けるために使用する．

4.2 カメラ映像の取得とヒストグラムの算出

カメラ（デバイス番号 0）から取得したフレームを cv.pyrDown で縮小し，HSV 色空間に変換する．明度（V チャネル）が 32 未満の画素はヒストグラムの算出対象から除外する．cv.calcHist で色相・彩度の2次元ヒストグラムを算出し，スケール係数を乗じて HSV カラーマップと合成した結果を「hist」ウィンドウに表示する．

4.3 操作方法

「hist」ウィンドウの「scale」トラックバーで，ヒストグラムの表示スケール（0〜32）を調整できる．「s」キーを押すと，カメラフレームを capture_frame.png，ヒストグラム画像を capture_hist.png として保存する．「q」キーを押すとプログラムが終了する．

4.4 実行上の注意

本プログラムはカメラ（デバイス番号 0）を使用する．カメラが接続されていない場合，映像を取得できずプログラムは即座に終了する．

5. ソースコード

import numpy as np
import cv2 as cv

hsv_map = np.zeros((180, 256, 3), np.uint8)
h, s = np.indices(hsv_map.shape[:2])
hsv_map[:, :, 0] = h
hsv_map[:, :, 1] = s
hsv_map[:, :, 2] = 255
hsv_map = cv.cvtColor(hsv_map, cv.COLOR_HSV2BGR)

cv.imshow('hsv_map', hsv_map)
cv.namedWindow('hist', 0)
hist_scale = 10

def set_scale(val):
    global hist_scale
    hist_scale = val

cv.createTrackbar('scale', 'hist', hist_scale, 32, set_scale)

cap = cv.VideoCapture(0)
while True:
    ret, bgr = cap.read()
    if not ret:
        break
    cv.imshow('camera', bgr)
    small = cv.pyrDown(bgr)
    hsv = cv.cvtColor(small, cv.COLOR_BGR2HSV)
    hsv[hsv[..., 2] < 32] = 0
    h = cv.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
    h = np.clip(h * 0.005 * hist_scale, 0, 1)
    vis = hsv_map * h[:, :, np.newaxis] / 255.0
    cv.imshow('hist', vis)
    # 's' キーで現在のフレームとヒストグラムを画像ファイルとして保存
    key = cv.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break
    elif key == ord('s'):
        cv.imwrite('capture_frame.png', bgr)
        cv.imwrite('capture_hist.png', (vis * 255).astype(np.uint8))

cap.release()
cv.destroyAllWindows()

6. まとめ

HSV 色空間への変換

BGR 形式のカメラ映像を HSV 色空間へ変換し，色相と彩度に基づくヒストグラムの算出を可能にする．

2次元カラーヒストグラムの可視化

cv.calcHist で色相・彩度の2次元ヒストグラムを算出し，HSV カラーマップと合成して可視化する．トラックバーで表示スケールをリアルタイムに調整できる．

暗部画素の除外

明度が 32 未満の画素をヒストグラムから除外し，ノイズの影響を抑えた色分布の把握を可能にする．

リアルタイム処理

cv.pyrDown によるフレーム縮小を経て，カメラ映像からリアルタイムにヒストグラムを算出・表示する．

スクリーンショット保存

「s」キーの押下で，カメラフレームとヒストグラム画像をファイルに保存する．