OpenCV でアップル加工する

Line Camera に「アップル」というエフェクトがある。
これを OpenCV を使って Python でやってみた。

大まかな流れとしては、
　1. オリジナル画像から赤領域を抽出
　2. オリジナル画像から赤領域を削除
　3. 2.の画像をグレー化
　4. 3.の画像に1.で抽出した赤領域を合成
となる。

まず、入力画像イメージ（img）から、h（色相 - Hue）、s（彩度 - Saturation）、v（明度 - Value）の各要素を取り出す。

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)
h = hsv[:, :, 0]
s = hsv[:, :, 1]
v = hsv[:, :, 2]

次に色相の中央値（h_center）と対象とする幅（h_width）より、色相の範囲を決定する。

なお、範囲の上限値・下限値は h_center に対して h_width を加減することで取得するが、与えられた h_center と h_width 次第は、減算した結果が負数になったり、加算した結果が OpenCV の色相の上限値である 180 を超過することも考えられる。
これにより、下限値（h_low）が上限値（h_high）よりも大きくなる可能性があるが、下限値が上限値よりも大きいということは、色相の範囲が 下限値 < 360 = 0 < 上限値として考えることができる。
ちなみに、h_center に 0 を設定し、h_width に適当な範囲を設定すれば、赤領域のマスクが取得できる。

以下の処理では、彩度、明度については上限値・下限値が別途与えられるものとする。

mask = np.zeros(h.shape, dtype=np.uint8)
h_low = (h_center - h_width) % 180
h_high = (h_center + h_width) % 180
if h_low < h_high:
    mask[((h > h_low) & (h < h_high)) &
         ((s > s_min) & (s <= s_max)) &
         ((v > v_min) & (v <= v_max))] = 255
else:
    mask[((h < h_high) | (h > h_low)) &
         ((s > s_min) & (s <= s_max)) &
         ((v > v_min) & (v <= v_max))] = 255
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

上記処理で作成したマスクを使用して、赤領域を抽出する。

img_red = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

あとは、上で取得した mask および mask_inv を用いて、2. ～ 4. の処理を行う。

# 2.赤領域の削除
img_except_red = cv2.bitwise_and(img, img, mask=img_mask_inv)
# 3.画像のグレー化
img2gray = cv2.cvtColor(cv2.cvtColor(img_except_red, cv2.COLOR_BGR2GRAY),
                        cv2.COLOR_GRAY2BGR)
# 4.画像の合成
outimg = cv2.bitwise_or(img2gray, img_red)
cv2.imshow('apple', outimg)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

以下の画像は、h_center = 0, h_width = 30, s_min = 130, s_max = 255, v_min = 0, v_max = 255 とした場合の加工結果である。