Pythonの画像処理:スライダーで色調補正フィルターの適用方法

AI OpenCV Python 画像処理

この記事では、Pythonの画像処理において、スライダーを使って色調補正フィルターを適用する方法について詳しく解説します。具体的なコード例と共に説明し、Pythonでの画像処理が効率的に行えるようになることを目指します。

目次

  1. はじめに
  2. 事前準備: 必要なライブラリ
  3. 画像の読み込みと表示
  4. スライダーを利用した色調補正
  5. 補正結果の保存と終わりに

1. はじめに

PythonにはPillowとOpenCVのような画像処理ライブラリがありますが、ここではOpenCVを使用しています。OpenCVを使うと、簡単に画像処理を行うことができます。この記事では、スライダーを使って画像の色調補正を行う方法を解説します。

2. 事前準備: 必要なライブラリ

まずは、必要なライブラリをインストールしましょう。

pip install opencv-python
pip install opencv-python-headless

次に、この記事では以下のライブラリを使用します。

次のようにインポートしましょう。

import cv2
import numpy as np

3. 画像の読み込みと表示

まず、画像を読み込み、表示する方法について説明します。以下のコードを実行すると、画像が表示されます。

image_path = "path/to/image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4. スライダーを利用した色調補正

スライダーを使って色調補正を行う方法は以下の通りです。スライダーを作成し、その値を取得し、色調補正を適用します。

def update_image(x):
    adjusted_image = cv2.addWeighted(image, 1, np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8), 0, x)
    cv2.imshow("Adjusted Image", adjusted_image)

cv2.namedWindow("Adjusted Image")
cv2.createTrackbar("Color Adjustment", "Adjusted Image", 50, 100, update_image)

cv2.imshow("Adjusted Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5. 補正結果の保存と終わりに

最後に、補正された画像を保存しましょう。

adjusted_value = cv2.getTrackbarPos("Color Adjustment", "Adjusted Image")
adjusted_image = cv2.addWeighted(image, 1, np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8), 0, adjusted_value)
cv2.imwrite("adjusted_image.jpg", adjusted_image)

以上で、スライダーを使って色調補正を行う方法の解説を終えます。この方法を応用して、さまざまな画像処理をPythonで行うことができます。今後もPythonの画像処理に関する情報を提供していきたいと思います。