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カラーヒストグラムの謎を解く：画像処理と解析の手引き

Apr 10, 20241 分で読めます

カラーヒストグラムを使いこなすことは、画像処理や解析に携わる人にとって不可欠です。色分布のニュアンスを理解し、高度なテクニックを活用することで、様々な画像処理プロジェクトや研究活動において、カラーヒストグラムの可能性を最大限に引き出すことができます。

By Haziqa Sajid

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コンピュータは画像を数字の3次元配列で見る。数字はピクセルを表し、3次元は原色に対応する：赤、青、緑である。異なるピクセル値が色の強さ、コントラスト、明るさを構成し、私たちが見る画像を構築する。

多くの画像処理アプリケーションは、これらのピクセル値の分析に依存しています。カラーヒストグラムは、画像の構成を視覚化するための一般的な方法です。この視覚的要素は、カウントを表示し、画像内の各ピクセル値の出現率を視覚化します。カウントが大きいほど画素の強度が高いことを意味し、逆もまた同様である。カラーヒストグラムは、色の強度、コントラスト、影などの画像要素の分析に役立ち、写真編集者、グラフィックデザイナー、AIエンジニアに使用されています。

この記事では、カラーヒストグラムについて詳しく説明します。また、コードを使って実装し、その多くの用途を調べます。

カラーヒストグラムとは？

カラーヒストグラムとは、画像中の色の分布をグラフ化したものです。各色が画像に現れる回数を数え、異なる色の値の分布を棒や線で表します。横軸は異なるピクセル値を表し、縦軸は出現頻度を表します。

カラーヒストグラム - 出典

各画像チャンネルは、より詳細な分析のために、一般的に別々のヒストグラムとして視覚化されます。ピクセル値は0から255の範囲で、0は暗いピクセル（黒い領域）を表し、スペクトルが上がるにつれて明るさが増します。ヒストグラムは、画像全体の色の構成、分布、明るさの分布を理解するのに役立ちます。

ヒストグラムのビン化

ヒストグラムに表示する前に、値をグループ化するのは一般的な手法です。これは、独立変数が広い範囲をカバーし、効率的に表示する必要があるときに、特に役立ちます。これらの値はビンにグループ化され、ビンが表示されます。

ビン・サイズの影響 -_ Source

例えば、画像ではピクセルは0から255の範囲です。256のバーを作成する代わりに、20のサイズでビンを作成することができます。つまり、0から20、20から40、......までのすべての値が、1本のバーで表現されることになる。ビンは、データ分布の表示と分析をより簡単にします。

累積カラーヒストグラムは、特に画像が量子化され、照明の変化の影響を受ける場合、比較のためのより安定したメトリックを提供することができます。

入力画像からカラーヒストグラムを生成する

カラーヒストグラムは、OpenCVと数行のコードを使ってPythonで簡単に生成できます。カラーヒストグラムの作成と分析に必要な手順を説明しましょう。

ステップ 1：画像を読み込む

python インポート cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

image = cv2.imread(image_path)


この行は，指定されたパスから OpenCV を用いて画像を読み込みます．デフォルトでは，OpenCV は BGR (Blue, Green, Red) フォーマットの画像を読み込みます．これらは適切に表示されるように、明示的にRGB色空間に変換する必要があります。

**ステップ2BGRからRGBへの変換

image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB).

![](https://assets.zilliz.com/llama_and_dog_e1b0272a3e.png)

AIで生成された入力画像．

OpenCVはBGRフォーマットで画像を読み込むが，matplotlib（プロットライブラリ）はRGBフォーマットで画像を表示するので，画像はRGBに変換される．これにより、表示される画像の色が、我々が期待するものと一致するようになります。

**ステップ 3**：グレースケールのヒストグラムに変換

image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY).


画像をグレースケール画像に変換することは，グレースケールのヒストグラムを求める上で非常に重要です．グレースケール画像は，画像をピクセルの強度を表す1つのチャンネルに変換することで，解析を単純化します．この変換は、色情報の複雑さなしに、ピクセル強度の分布を理解するのに役立ちます。

**ステップ4各色チャンネルのヒストグラムを計算する

python
 for i, col in enumerate(colors)：    
    ヒストグラム = cv2.calcHist(\[image], ˶[i], None, ˶[256], ˶[0, 256]))

各色チャンネル（Blue、Green、Red）に対して、このループは cv2.calcHist を使ってヒストグラムを計算します。これは、ピクセルの強度の範囲（0～255）を 256 個のビンに分割し、各ビンに入るピクセルの数を数えます。その結果，チャンネルの各強度レベルの頻度を示すグラフが得られます．

ヒストグラムの生成

生成されたヒストグラムは、画像に存在する3つの主要なカラーチャンネルを表示します。x軸（水平方向）は、各色チャンネルの0から255までのピクセル強度値を表します。ビン・サイズを指定していないので、デフォルトのビン・サイズは 1 で、各ピクセル値は個別に表示されます。

値0は強度なし（黒）に対応し、255はその色（赤、緑、青）の完全な強度に対応します。Y軸（垂直）は、これらのピクセル強度の頻度を示す。

このヒストグラムから、画像についていくつかのことが推測できます：

各色の右端にあるスパイクは、その色に対して明るいピクセルが多く存在することを示している。この観察から、画像がかなり明るいことが確認でき、画像の明るさを明確に理解できる。
赤と緑のチャンネルには高輝度領域の画素が多いが、青のスペクトルは主に低いままである。つまり、画像には赤と緑の濃淡があるが、青はあまりない。

カラーヒストグラムの画像検索への応用

カラーヒストグラムは、様々な領域で広く応用されています。

画像検索**：画像ヒストグラムの一種であるカラーヒストグラムは、色類似性に基づく画像の効率的な検索とマッチングを可能にする。参照画像と保存画像のヒストグラムを比較し、最も近い一致結果を検索する。
色補正**：画像ヒストグラムは、カラーバランスを調整し、画質を向上させるための貴重なツールです。これにより、クリエイターはピクセルの強度を微調整して視認性を向上させ、より見栄えの良い画像を作成することができます。
物体認識**：画像ヒストグラムは、物体認識に最小限の応用が可能です。ヒストグラムは計算され、与えられた画像の様々な参照オブジェクトのヒストグラムと比較されます。ヒストグラムが計算され、様々な参照オブジェクトのヒストグラムと比較されます。

##RGB色空間解析における高度なテクニック

基本的なヒストグラム生成にとどまらず、画像ヒストグラムは画像内のピクセル強度または色の分布を視覚化します。ヒストグラム均等化、マッチング、バックプロジェクションなどの高度なテクニックは、色解析の能力をさらに高めます。これらについて詳しく説明しましょう。

ヒストグラム均等化

ヒストグラム等化は、ピクセルの強度を調整することで画像のコントラストを向上させる画像処理技術です。医用画像、特にX線画像の強調によく使用される。ピクセルの強度を再分配することで、X線画像のコントラストを向上させ、放射線科医が骨折や腫瘍などの微妙な異常を検出しやすくし、正確な診断や治療計画の立案に役立ちます。ヒストグラム均等化をグレースケールのヒストグラムに適用することで、異なる輝度レベルの画素分布を可視化し、画像のコントラストを向上させることができます。

ヒストグラムマッチング

映画業界では、ヒストグラムマッチングはカラーグレーディングにおいて重要な役割を果たします。この技術により、カラリストは参照画像やシーンの色調を他の画像に適用し、異なるショット間での視覚的な一貫性を確保することができます。例えば、暖かい夕焼けの雰囲気を醸し出すシーンでは、カラーヒストグラムを実際の夕焼けのリファレンス写真に合わせることで、希望のムードや時間帯をシームレスに伝えることができる。ヒストグラムマッチングでは、視覚的な一貫性を確保するために、参照画像のカラーヒストグラムとオリジナル画像を比較します。

オブジェクトトラッキングにおけるバックプロジェクション

バックプロジェクションは、スポーツ中継のように、特定の選手を試合中追跡するようなリアルタイムのオブジェクト追跡に役立ちます。選手のユニフォームのカラーヒストグラムを使用することで、動きの速い混雑した場面でも、画面上の選手を継続的に見つけ、ハイライトすることができます。グレースケール・ヒストグラムは、オブジェクト・トラッキングでも使用でき、ピクセルの強度分布を分析することで、より正確なトラッキングのための貴重な洞察を提供します。これにより、ファンはお気に入りのアスリートのパフォーマンスを簡単に追うことができ、視聴体験がより豊かになります。

ベクトルデータベースによる色解析と画像解析

多くの現代的なアプローチにおいて、ベクトルデータベースが画像解析のためのヒストグラムに取って代わっている。色空間の詳細(RGB値)のような画像コンポーネントは、ベクトルにマッピングされ、Zillizのような高性能ベクトルデータベースに格納することができます。ピクセルの色値は、効率的な比較のために形を変えることができる画像配列形式で保存されます。

保存された特徴は、効率的なインデックス付けや高速検索など、ベクトル構造から恩恵を受けることができる。ベクトル構造はまた、画像のメタデータのような追加情報を埋め込みでき、高次元のデータを扱うことができる。

課題および考慮点** ##

カラーヒストグラムと画像ヒストグラムは、その有用性にもかかわらず、特に高次元データの扱いと適切な色空間の選択において、明確な課題をもたらします。多くの画素や色チャンネルを持つ画像のヒストグラムを分析する場合、次元の呪いが生じる可能性があり、効率的なデータ表現と処理技術が必要となります。画像のダウンスケーリングは、色の一貫性とピクセルの特徴を保持する最新のアルゴリズムを使用することが望ましい。

さらに、色空間の選択は、ヒストグラムベースの解析の有効性に大きな影響を与えます。色空間を注意深く考慮することで、手元の特定のタスクに基づいて、データを前処理するか後処理するかを決定することができます。

カラーヒストグラムの最終的な考察

カラーヒストグラムを使いこなすことは、画像処理や解析に携わる人にとって不可欠です。色分布のニュアンスを理解し、高度なテクニックを活用することで、実務家は様々な画像処理プロジェクトや研究活動において、カラーヒストグラムの可能性を最大限に引き出すことができます。画像処理とコンピュータビジョンの空間を探求するとき、カラーヒストグラムは視覚データの理解と応用を前進させることができます。

このガイドでは、カラーヒストグラムの基本原理から高度な応用まで、その複雑さをナビゲートし、実用的な例とコード・スニペットを提供します。

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