ゆうき（ @BASEBALLY15 )です^^
画像内の『RGB』と『HSV』の値を知る方法ってないですかね?・・・
Pythonを使うと，簡単にそれらの値を知ることが出来ますよ^^
そうなんですか!?
その方法を教えて欲しいです・・・
任せてください!
目次
そもそも『RGB』と『HSV』って何?
RGBとは?
RGBとは，赤（Red），緑（Green），青（Blue）の3色を混ぜて，様々な色を表現することを言います．
RGBは，0から255までの階層で表現され，
- （R,G,B）=（255,0,0）→赤
- （R,G,B）=（0,255,0）→緑
- （R,G,B）=（0,0,255）→青
といったように，色を数値として表現することができます．
HSVとは?
HSVとは，色相（Hue），彩度（Saturation・Chroma），明度（Value・Brightness）の3つの成分から成る色空間のことを言います．
- 色相（H）→具体的な色を定義する要素．0°～360°で表現される．
- 彩度（S）→色の鮮やかさ・濃さを表す要素．0%～100%で表現される．
- 明度（V）→色の明るさ・暗さを表す要素．0%～100%で表現される．
といったように，色を定義するだけでなく，
どのような特徴を持った色なのか
ということまで，表現することができます．
それでは，『RGB』と『HSV』の値を取得する方法を見ていきましょう⤵
Pythonを使って『RGB』と『HSV』の値を知る方法とは!?
今回ご紹介する方法を使うと・・・
画像内の指定した範囲の『RGB』と『HSV』の値を取得すると同時に，その範囲を画像に表示してくれます．
以下がその結果です⤵
1枚目は値を入力する画面と出力結果で，
2枚目は指定した範囲を枠で囲った画像です．
それでは，コードを見ていきましょう⤵
ライブラリ
今回は，画像を扱うために，『OpenCV』と『matplotlib』を使います．
import cv2
import matplotlib.pyplot as pltコード
画像の読み込みとサイズ変更をしてみよう!
まずは，『OpenCV』を使って，画像の読み込みとサイズの変更を行います．
また，OpenCVで読み込んだ画像は，BGRの順になっているので，RGBの順に変えます．
#画像の読み込み
img = cv2.imread("mov_hts-samp005_Moment.jpg")
#BGRからRGBに変換
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
#画像のサイズを変更
img = cv2.resize(img, (640, 480))入力画面を作ろう!
次に，値を入力する画面を作ります．
X_start = int(input("開始位置のX座標の値を入力してください>>"))
Y_start = int(input("開始位置のY座標の値を入力してください>>"))
X_end = int(input("終了位置のX座標の値を入力してください>>"))
Y_end = int(input("終了位置のY座標の値を入力してください>>"))
#指定した範囲（yの始まり:yの終わり,xの始まり:xの終わり）
img_box = img[Y_start:Y_end, X_start:X_end]『input()』で実行画面から入力することが出来て，
『int()』と書くことで，数字を読み込むことが出来ます．
RGB値を取得してみよう!
それでは『RGB』の値を取得していきます．
#RGB値を取得
#flattenで値を一列に並べ，minで最小値を取得し，maxで最大値を取得する
r_min = img_box.T[0].flatten().min()
r_max = img_box.T[0].flatten().max()
g_min = img_box.T[1].flatten().min()
g_max = img_box.T[1].flatten().max()
b_min = img_box.T[2].flatten().min()
b_max = img_box.T[2].flatten().max()
#表示
print("R_min {:.2f} R_max {:.2f}".format(r_min, r_max))
print("G_min {:.2f} G_max {:.2f}".format(g_min, g_max))
print("B_min {:.2f} B_max {:.2f}".format(b_min, b_max))『T』は『転置』を意味ていて，行と列を入れ替えます．
HSV値を取得してみよう!
次に，HSV値を取得する方法をご紹介します．
HSV値を取得するためには，まずRGBからHSVへ変更する必要があります．
変更するためには，以下のコードを1行書くだけで大丈夫です^^
#RGBからHSVに変換
img_box_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HSV)そして，画像内の指定した範囲のHSV値を取得します．
#flattenで値を一列に並べ，minで最小値を取得し，maxで最大値を取得する
h_min = img_box_hsv.T[0].flatten().min()
h_max = img_box_hsv.T[0].flatten().max()
s_min = img_box_hsv.T[1].flatten().min()
s_max = img_box_hsv.T[1].flatten().max()
v_min = img_box_hsv.T[2].flatten().min()
v_max = img_box_hsv.T[2].flatten().max()
#表示
print("H_min {:.2f} H_max {:.2f}".format(h_min, h_max))
print("S_min {:.2f} S_max {:.2f}".format(s_min, s_max))
print("V_min {:.2f} V_max {:.2f}".format(v_min, v_max))指定した範囲を枠で囲ってみよう!
指定した範囲を枠で囲む方法をご紹介します．
たった1行で完成します^^
#指定した範囲を枠で囲む
cv2.rectangle(img, (X_start,Y_start), (X_end,Y_end), (255,0,0), 2)ちなみに，引数はこのようになっています⤵
- 第1引数：囲いたい画像
- 第2引数：枠の始まりの位置
- 第3引数：枠の終わりの位置
- 第4引数：枠の色（R,G,B）
- 第5引数：枠の太さ
最後に，画像を表示するためのコードを書いて完成です!
#描写
plt.imshow(img)
plt.show()
終わりに
今回は，Pythonを使って，『RGB』と『HSV』の値を取得する方法をご紹介しました．
今回の方法は，『マスク処理』などを行いたい時に使うので，ぜひ参考にしてみてください^^
それでは・・・