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.
- BGR 画像から LAB 色空間への変換と表示
- LAB 各チャンネル(L, a, b)の個別表示
- LAB 色空間でのしきい値処理によるマスク画像の生成
- マスク画像と元画像の重ね合わせ
- 元画像と LAB 変換画像の並列比較
【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 »
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】
管理者権限で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
- 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。
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】
管理者権限で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.
- 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) Python: Select Interpreterと入力する
- 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
- 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
- 「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
- 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
- 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
- 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 Ctrl+Sで保存する
プログラムの実行
- 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
- 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
- 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
- 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-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
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.cvtColor に cv2.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.cvtColor に cv2.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.