【入門】グレースケール【数値計算】

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はじめに
グレースケールの方が楽ちん？
グレースケールの種類
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はじめに

の
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第3章その9【グレースケール①】
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第3章その10【グレースケール②】

を書き直したもの。

画像処理を試す場合、RGBではなく、グレースケールで試すことが多い。
というわけで、まずは画像をグレースケール化するところの話をする。
グレースケールも種類があるので、代表的なものの確認もしておく。

グレースケールの方が楽ちん？

これから様々な画像処理をしていくが、
その前に、グレースケール化の話をしておく。
端的に言うと、画像の白黒化をする。

なぜカラーなものをグレースケール化するかというと、
白黒は1チャンネル。
カラーは3チャンネル。
白黒で出来たことは、カラー時には同じことをRGBそれぞれのチャンネルに実施すればOK。

つまり、グレースケールで何かしら画像処理ができることが確認が取れれば
同じことRGBそれぞれにやっていまうだけでOK。
だから、お試しの段階ではグレースケールにしておいた方が分かりやすい。

グレースケールの種類

グレースケールに変換するようなライブラリがあることが多いが、
ここでは、使用しない予定。
ガチな演算で行うことになるが、それほど複雑な演算にはならない。
問題は、グレースケールにもいくつか種類があり、
その種類を認識した上で適切なものを選択する必要がある。
(と言っても、大体一択にはなるんだけど。)

グレースケールの種類は有名どころで、RGB平均、CIE規格、SDTV規格、HDTV規格、Gチャンネル。
それぞれのRGBに対しての補正値を示したがこの表になる。

グレースケール種別	R	G	B	備考
RGB平均	0.3333	0.3333	0.3333
CIE規格	0.2126	0.7152	0.0772	国際照明委員会
SDTV規格	0.2990	0.5870	0.1140	標準画質テレビ
HDTV規格	0.2126	0.7152	0.0722	高精細テレビ
Gチャンネル	0.0000	1.0000	0.0000	Gのみ抽出