Blog_basic2_opencv.py

import cv2
import numpy as np
import glob
import os
import getpass

# パラメータ設定
contrast_adjustment_value = 1.5  # コントラスト調整値
chroma_key_color = np.uint8([[[0, 255, 0]]])  # クロマキー処理の指定色（緑色）
chroma_key_threshold = 20  # クロマキー処理の閾値
noise_removal_iterations = 50  # ノイズ除去の繰り返し回数

# 入出力フォルダのパス
import_file = os.path.join("インポートしたい画像のフォルダパス")
export_file = os.path.join("エクスポートしたい画像のフォルダパス")

def main():
    # 対象画像のファイルパス取得
    files = glob.glob(os.path.join(import_file, '*.png'))

    # ファイルごとに処理
    for file in files:
        # 画像を読み込む
        base_image = cv2.imread(file)
        basename = os.path.basename(file)

        # コントラスト調整
        contrast_image = cv2.convertScaleAbs(base_image, alpha=contrast_adjustment_value, beta=0)

        # クロマキー処理と二値化
        hsv_chroma_key_color = cv2.cvtColor(chroma_key_color, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        lower_green = np.array([hsv_chroma_key_color[0][0][0] - chroma_key_threshold, 50, 50])
        upper_green = np.array([hsv_chroma_key_color[0][0][0] + chroma_key_threshold, 255, 255])
        hsv_image = cv2.cvtColor(contrast_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        chromakey_image = cv2.inRange(hsv_image, lower_green, upper_green)
        mask_image = cv2.bitwise_not(chromakey_image)

        # ノイズ除去
        for _ in range(noise_removal_iterations):
            kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
            mask_image = cv2.dilate(mask_image, kernel, iterations=1)
            mask_image = cv2.erode(mask_image, kernel, iterations=1)

        # 元画像をマスク画像で切り抜く
        result_image = cv2.cvtColor(base_image, cv2.COLOR_BGR2BGRA)  # RGBA形式に変換
        result_image[:, :, 3] = mask_image  # アルファチャンネルにマスク画像を設定

        # 画像を保存
        cv2.imwrite(os.path.join(export_file, 'contrast_' + basename), contrast_image)
        cv2.imwrite(os.path.join(export_file, 'chromakey_' + basename), chromakey_image)
        cv2.imwrite(os.path.join(export_file, 'mask_' + basename), mask_image)
        cv2.imwrite(os.path.join(export_file, 'result_' + basename), result_image)
    
if __name__ == "__main__":
    main()