[scikit-image] 3. RGB画像をグレースケールに変換

はじめに
コード
解説
まとめ
参考

はじめに

scikit-imageは、Pythonで画像処理を行うための強力なライブラリです。この記事では、RGB形式のカラー画像をグレースケール画像に変換する方法について解説します。グレースケール変換は、画像処理や機械学習のパイプラインにおいて重要な前処理ステップの一つです。skimage.colorモジュールに含まれるrgb2gray関数を使って、簡単に変換を行う方法を紹介します。

コード

解説

RGB画像をグレースケールに変換する際、skimage.colorモジュールのrgb2gray関数は特定の計算式を使用します。RGBA画像（Aは透明度）をグレースケールに変換する場合、透明度の情報は無視されます。

$$Y = 0.2125 R + 0.7154 G + 0.0721 B$$

モジュールのインポート

画像のグレースケール処理

rgb2grayにより、RGB画像をグレースケール画像に変換します。

画像の表示

コードをダウンロード(.pyファイル)

コードをダウンロード(.ipynbファイル)

まとめ

scikit-imageのrgb2gray関数を使うことで、RGB画像を簡単にグレースケールに変換できることを紹介しました。この変換プロセスは色情報を輝度情報に変換するもので、画像処理や画像認識のための前処理として重要です。RGB画像からグレースケール画像への変換は、画像の特徴抽出やエッジ検出などの処理を行う前に必要となることが多く、scikit-imageを使えば数行のコードで実装できます。