OpenCV で RGB から LAB への色空間の変換(OpenCV,Python を使用)

1. エグゼクティブサマリー

Python と OpenCV を用いて,RGB から LAB への色空間の変換を行う.本記事では,fruits.jpg および home.jpg をサンプル画像として使用し,以下の処理を扱う.

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Python 3.12 のインストール

本章では、Pythonのインストールを行い、Pythonのプログラムを実行する環境を整える。扱う環境は、Windows搭載パソコンである。金子研究室では、Python 3.12.10を推奨する。

[Windows での Python 3.12 のインストール手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Python 3.12 のインストール

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

インストールコマンドの実行方法

管理者権限コマンドプロンプトを起動する(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。

--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が反映される。

REM Python 3.12 をシステム領域にインストール
winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""

REM Python と Scripts を PATH 先頭に追加
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

方法 2:インストーラーによるインストール

  1. 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。
  2. ダウンロードしたインストーラーを実行する。
  3. 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に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。
  4. 「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。

以降の章では、必要に応じて題材に応じたソフトウェアを追加する。

Python の開発環境 Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定

本章では、Python の開発環境Visual Studio Code(プログラムを編集するソフトウェア。以下、VS Code)を整える。

[Windows での Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定手順

1. VS Code と拡張機能のインストール

以下のコマンドにより,既存の VS Code を削除し,全ユーザー共有の設定で再インストールしたうえで,拡張機能(VS Code に機能を追加するソフトウェア)をまとめて導入する.

インストールコマンドの実行方法

管理者権限コマンドプロンプトを起動する(手順:Windows キーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。そして,コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。

インストールコマンド


REM ============================================================
REM Microsoft Visual Studio Code
REM ============================================================
winget uninstall -e --id Microsoft.VisualStudioCode --silent --disable-interactivity --accept-source-agreements
rmdir /s /q C:\ProgramData\vscode-extensions 2>nul
rmdir /s /q "%APPDATA%\Code" 2>nul
rmdir /s /q "%USERPROFILE%\.vscode" 2>nul
rmdir /s /q "%LOCALAPPDATA%\Microsoft\vscode-update" 2>nul

REM VS Code をシステム領域に新規インストール
winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudioCode -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM 全ユーザー共有の拡張機能フォルダ
mkdir C:\ProgramData\vscode-extensions 2>nul
icacls "C:\ProgramData\vscode-extensions" /grant "Everyone:(OI)(CI)M" /T

REM スタートメニューのショートカットを --extensions-dir 付きで再作成
rmdir /s /q "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code" 2>nul
del "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk" 2>nul
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $lnk=$s.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk'); $lnk.TargetPath='C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe'; $lnk.Arguments='--extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\"'; $lnk.Save()"
REM ショートカットの検証
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $lnk=$s.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk'); Write-Host 'TargetPath:' $lnk.TargetPath; Write-Host 'Arguments:' $lnk.Arguments"

REM ファイル / フォルダ右クリックの「Code で開く」を登録
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\*\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%1\"" /f
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\Directory\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%1\"" /f
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\Directory\Background\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%V\"" /f

REM --extensions-dir 付きで起動する code.cmd ラッパを作成
REM (%* を echo で書くと対話的 cmd で失われるため、PowerShell で [char]37+'*' を書き出す)
powershell -NoProfile -Command "$pct=[char]37; $q=[char]34; $c='@echo off'+[char]13+[char]10+$q+'C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd'+$q+' --extensions-dir '+$q+'C:\ProgramData\vscode-extensions'+$q+' '+$pct+'*'+[char]13+[char]10; [IO.File]::WriteAllText('C:\ProgramData\vscode-extensions\vscode.cmd',$c,[Text.Encoding]::ASCII)"

REM 拡張機能のインストール
set "CODE=C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd"
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --uninstall-extension GitHub.copilot
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --uninstall-extension GitHub.copilot-chat
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.python
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.vscode-pylance
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.debugpy
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension saoudrizwan.claude-dev
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension rust-lang.rust-analyzer
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension tamasfe.even-better-toml
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension anthropic.claude-code
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension almenon.arepl
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --list-extensions --show-versions
echo === セットアップ完了 ===

2. Python インタプリタの選択

同一マシンに複数の Python がインストールされている場合,VS Code で使用する Python 本体(インタプリタ:Python プログラムを解釈・実行するソフトウェア)を選択する必要がある.

  1. コマンドパレット(コマンド名で機能を呼び出す VS Code の入力欄)を開く(Ctrl+Shift+P
  2. Python: Select Interpreter と入力する
  3. 表示される一覧から,使用する Python(例:C:\Program Files\Python312\python.exe)を選択する.

以降の章では、必要に応じて題材に応じた必要なソフトウェアを追加する。

Python プログラム実行手順

[Windows での Python プログラム実行手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Python 実行手順(Visual Studio Codeを使用)

プログラムファイルの作成と保存

  1. 左サイドバーの「エクスプローラー」アイコン(Ctrl+Shift+E)をクリックする
  2. 「NO FOLDER OPENED」(作業対象フォルダが未選択の状態)と表示される場合は,「Open Folder」をクリックし,プログラムを保存するフォルダを選択する

    続いて「フォルダを信用するか」を確認する画面(フォルダ内のコードを実行してよいか確認する VS Code の仕組み)が表示されるので,チェックして Yes を選択する

  3. フォルダ名の右側に表示される「新しいファイル」アイコンをクリックする
  4. ファイル名(例:aitask.py.ファイル名は何でも良い)を入力し Enter を押す.拡張子は .py(Python ファイルを示す拡張子)とする
  5. 実行したいコードを選択し,Ctrl+C でコピーする.VS Code のエディタ領域に Ctrl+V で貼り付ける
  6. Ctrl+S で保存する

プログラムの実行

  1. エディタ右上の三角形「▷」アイコン(Run Python File:現在開いている Python ファイルを実行するボタン)をクリックする.または,エディタ上で右クリックし「ターミナルで Python ファイルを実行」を選択する
  2. VS Code 下部のターミナル(コマンドの入出力を表示する画面)に,実行結果(print 関数の出力等)が表示される
  3. tkinter(Python 標準の GUI ライブラリ)のファイル選択ダイアログを使うプログラムを実行した場合は,ダイアログが開くので対象画像を選択する
  4. VS Code 下部のターミナルで実行結果を確認する.OpenCV ウィンドウ(OpenCV が画像を表示するために開く専用ウィンドウ)が開いた場合はそちらも確認する.OpenCV ウィンドウは,マウスクリックでウィンドウをアクティブ(操作対象の状態)にしてからキーを押すと終了する

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-python

3. 実行のための準備とその確認手順(Windows 前提)

3.1 画像ファイルの準備

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data で公開されている fruits.jpg, home.jpg を使用する(謝辞:画像の作者に感謝します)

Windows の場合,次のコマンドを実行する.

cd /d c:%HOMEPATH%
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg
curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/home.jpg

3.2 実行コマンド

本記事のコードは 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章の各コードブロックを貼り付けて実行する.

python

3.3 動作確認チェックリスト

確認項目期待される結果
fruits.jpg の LAB 変換LAB 色空間に変換された画像がウインドウに表示される
home.jpg の LAB 変換LAB 色空間に変換された画像がウインドウに表示される
LAB 各チャンネルの個別表示L, a, b の3つのウインドウがそれぞれ表示される
マスク画像の表示しきい値処理による二値画像がウインドウに表示される
マスクと元画像の重ね合わせマスク領域に対応する元画像の部分のみが表示される
並列比較表示元画像と LAB→BGR 逆変換画像が横に並んで表示される
ウインドウの閉じ方画面の中をクリックしてから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

各処理のソースコードは第5章に掲載している.画像が表示された後は,ウインドウの右上の「x」をクリックせず,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.

RGB 色空間から LAB 色空間への変換

cv2.cvtColorcv2.COLOR_BGR2LAB を指定し,BGR 画像を LAB 色空間に変換する.変換結果は cv2.imshow で表示する.fruits.jpg と home.jpg の2つの画像で実行する.

LAB 各チャンネルの個別表示

LAB 色空間の L(明度),a(緑-赤),b(青-黄)の各チャンネルをグレースケール画像として個別に表示する.L チャンネルは明度,a チャンネルは緑から赤方向の色情報,b チャンネルは青から黄方向の色情報を表す.

LAB 色空間でのしきい値処理

cv2.inRange を用いて LAB 色空間上でしきい値処理を行い,マスク画像を生成する.さらに cv2.bitwise_and でマスク画像と元画像を重ね合わせ,マスク領域に対応する部分のみを抽出する.

元画像と LAB 変換画像の並列比較

元の BGR 画像と LAB 変換後の画像を np.hstack で横に並べて1つのウインドウに表示する.左側に元画像(BGR),右側に LAB から BGR に逆変換した画像が表示され,変換の可逆性を確認できる.

5. ソースコード

fruits.jpg での RGB から LAB への変換

import os, cv2
bgr = cv2.imread(os.environ['HOMEDRIVE'] + os.environ['HOMEPATH'] + '/' + "fruits.jpg")
lab = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2LAB)
cv2.imshow("", lab)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

home.jpg での RGB から LAB への変換

import os, cv2
bgr = cv2.imread(os.environ['HOMEDRIVE'] + os.environ['HOMEPATH'] + '/' + "home.jpg")
lab = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2LAB)
cv2.imshow("", lab)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

LAB 各チャンネルの個別表示

import os, cv2
bgr = cv2.imread(os.environ['HOMEDRIVE'] + os.environ['HOMEPATH'] + '/' + "fruits.jpg")
L, a, b = cv2.split(cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2LAB))
cv2.imshow('L channel', L)
cv2.imshow('a channel', a)
cv2.imshow('b channel', b)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

色空間によるマスク画像

import os, numpy as np, cv2
bgr = cv2.imread(os.environ['HOMEDRIVE'] + os.environ['HOMEPATH'] + '/' + "fruits.jpg")
lab = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2LAB)
cv2.imshow('mask', cv2.inRange(lab, np.array([50,50,50]), np.array([130,255,255])))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

マスク画像と元画像の重ね合わせ

import os, numpy as np, cv2
bgr = cv2.imread(os.environ['HOMEDRIVE'] + os.environ['HOMEPATH'] + '/' + "fruits.jpg")
lab = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2LAB)
mask = cv2.inRange(lab, np.array([50,50,50]), np.array([130,255,255]))
cv2.imshow('res', cv2.bitwise_and(bgr, bgr, mask=mask))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

元画像と LAB 変換画像の並列比較

import os, numpy as np, cv2
bgr = cv2.imread(os.environ['HOMEDRIVE'] + os.environ['HOMEPATH'] + '/' + "fruits.jpg")
lab = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2LAB)
cv2.imshow('BGR vs LAB', np.hstack([bgr, cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)]))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

6. まとめ

BGR から LAB への色空間変換

cv2.cvtColorcv2.COLOR_BGR2LAB を指定することで,BGR 画像を LAB 色空間に変換できる.

LAB 各チャンネルの特性

LAB 色空間は L(明度),a(緑-赤),b(青-黄)の3チャンネルで構成される.cv2.split で各チャンネルを分離し,グレースケール画像として個別に表示できる.

しきい値処理によるマスク画像の生成

cv2.inRange を用いて LAB 色空間上でしきい値処理を行い,マスク画像(二値画像)を生成できる.

マスク画像と元画像の重ね合わせ

cv2.bitwise_and でマスク画像と元画像を重ね合わせ,マスク領域に対応する部分のみを抽出できる.

変換の可逆性

元の BGR 画像と LAB から BGR に逆変換した画像を並べて表示することで,色空間変換の可逆性を確認できる.