今回はシルエット当てクイズとかに使われる
視力検査画像を作っていきたいと思います


解説動画はこちら








今回はGoogle Colabで作業を行います




画像の用意

まずはなんでも良いので
画像を用意しましょう

シルエットがうまく抽出できるように
背景が薄くて、個体が判別できるものが良いですね

これをファイル置き場に置いておきます



画像の読み込み

opencvで画像を取り込んでいきます

Opencvのインポート

import numpy as np
import cv2
import os
from IPython.display import display,Image
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

ライブラリのインポートが終わったら
画像を読み込みましょう

ファイル名やパスなどは
あわせる様に変えましょう

うまく取り込めていたら
画面に表示されます

# 画像を読み込む
file_path = "/content/ファイル名"
img = cv2.imread(file_path)

# 出力
out = cv2.imencode(".png", img)[1]
display(Image(out,width=300))

シルエットを抽出する

画像が取り込めたら
次はその画像のシルエットを抽出します

具体的な手法としては
白黒画像に変換して
閾値を調整しながら濃いところを
抜いていきます

threshold をうまく変えて
調整して抜いて下さい

# グレースケールに変換する。
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 2値化する(thresholdを変えて、うまく抜いてね)
threshold = 120
ret, bin_img = cv2.threshold(gray, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 出力
out = cv2.imencode(".png", bin_img)[1]
display(Image(out,width=300))

シルエット画像は
こんな感じになります

height = bin_img.shape[0]
width = bin_img.shape[1]
blank = np.zeros((height, width, 3))
blank += [0,0,255][::-1]
blank = blank.astype(np.uint8)

out = cv2.cvtColor(blank, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(out)
plt.axis("off")
plt.show()

下地にシルエットを合成する


最後に下地にシルエットを合成します

eye_test_value を変えると
シルエットの濃さを調整できるので
色々変えて試してみて下さい

eye_test_value = 100
for h in range(bin_img.shape[0]):
  for w in range(bin_img.shape[1]):
    v = bin_img[h][w]
    if v==0:
      blank[h][w][0] = blank[h][w][0] - eye_test_value

out = cv2.cvtColor(blank, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(out)
plt.axis("off")
plt.show()

値を小さくしてみると





どこまで見えますかね

見えたらあなたの視力は正常です


シルエット画像や下地
濃さを調整すれば
色々楽しめそうな感じの画像が
いくらでも作れますね

opencvは便利なので
こういった画像加工を行いたい方は
是非参考にしてみてください

それでは

 

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