Interface2017年05月号新画像処理101を読む

1-5 色数を減らす（ポスター風に変換する)「ポスタリゼーション」

#参考URL
#https://www.blog.umentu.work/python-opencv3%E3%81%A7%E3%83%9D%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%AA%E3%82%BC%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E9%9A%8E%E8%AA%BF%E3%81%AE%E5%A4%89%E6%8F%9B/
#http://opencv.jp/opencv-2svn/cpp/operations_on_arrays.html

look_up_table = np.zeros((256, 1), dtype = 'uint8' ) 

for i in range(256):
    if i < 64:
    look_up_table[i][0] = 0
    elif i < 128:
    look_up_table[i][0] = 100
    elif i < 192:
    look_up_table[i][0] = 200
    else:
    look_up_table[i][0] = 300

# 画像の読み込み
img_src = cv2.imread("data/Mandrill.png",0)

# ポスタリゼーション
"""
LUT関数
ルックアップテーブルを用いて配列を変換します．

パラメタ:   
src – 各要素が 8 ビットの入力配列．
lut – 256 要素のルックアップテーブル．入出力配列がマルチチャンネルの場合，
ルックアップテーブルは，シングルチャンネル（この場合は，各チャンネルに対して同じテーブルを使います），
あるいは入出力配列と同じチャンネル数である必要があります．
関数 LUT は，ルックアップテーブルから取り出した値で出力配列を埋めます．
テーブルの要素を指定するインデックスには，入力配列の値が用いられます．
"""
img_dst = cv2.LUT(img_src, look_up_table)

#描画する
cv2.imshow("img_src",img_src)
cv2.imshow("img_dst",img_dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#ヒストグラム
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211) #総行数,総列数、サブプロット番号
ax2 = fig.add_subplot(212)

color_list = ["gray"]
for i,j in enumerate(color_list):
    hist = cv2.calcHist([img_src],[i],None,[256],[0,256])
    ax1.plot(hist,color = j)

for i,j in enumerate(color_list):
    hist = cv2.calcHist([img_dst],[i],None,[256],[0,256])
    ax2.plot(hist,color = j)