[python]画像の明るさを判定する

概要

画像認識をしていて、画像の明るさを判定して分類したくなりました。

具体的には、室内で撮影しているのですが、電気が消えている（=人がいない）ときはアプリケーション的に判定しても無駄なので、そもそも判定する処理に入らないようにしたかったんです。

とうことで、撮影した画像の明るさを判定する手法を考えました。

方法

手順は以下の通りです。

1. 画像をグレイスケールに変換し、2値にする

2. 画像内の全成分を足し合わせる

3. 画像サイズで規格化する

画像をグレイスケールにした場合、明るいところは値が大きくなり、暗いところは値が小さくなります。これを利用して、画像内の全成分を足して規格化したものをその画像の「明るさ」として判定に利用できます。

コードは以下の通りです。

def judgeLight(file):

    img=cv2.imread(file, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #1 グレイスケールで読み込み
    img=img.astype('float')
    img/=255

    sumGray=img.sum()  #2 全成分を足し合わせ
    meanGray=sumGray/(img.shape[0]*img.shape[1])  #3　規格化
    
    return meanGray

試しにいくつかの画像で試してみます。

imgNames=glob.glob('*.png')

for imgName in imgNames:
    
    m=judgeLight(imgName)
    
    print(meanGray)
    
    plt.figure()
    plt.gray()
    plt.imshow(img)
    plt.show()

暗い画像の方が値が小さく出ていることがわかります。

あとは適当に閾値を決めて、暗い画像を弾けばOKです。

最後に

いろいろググっても出てこなかったので自分なりに考えましたが、もしかしたらもっとちゃんとした方法があるのかもしれません。