Pythonのscikit-learnでグレースケール画像に特定の色合い（ティント）を追加する方法

グレースケール画像に特定の色合い（ティント）を加えたい場合は、元画像に対して「R」（赤）・「G」（緑）・「B」（青）の各チャンネルの値を変更して適用することで実現できます。

以下は、Pythonでこの処理を実装したサンプルプログラムです。なお、実際の画像処理にはscikit-learnエコシステムの画像処理ライブラリであるscikit-image（skimage）を使用しています。

サンプルコード

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, color

path = "path to puppy_1.jpg"
orig_img = io.imread(path)
grayscale_img = color.rgb2gray(orig_img)
image = color.gray2rgb(grayscale_img)

red_multiplier = [0.7, 0, 0]
yellow_multiplier = [1, 0.9, 0]

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 4),
                               sharex=True, sharey=True)

ax1.imshow(red_multiplier * image)
ax1.set_title('Original image')
ax2.imshow(yellow_multiplier * image)
ax2.set_title('Tinted image')

出力結果

コードの解説

• まず、必要なパッケージ（matplotlib、scikit-imageなど）を環境にインポートします。

• 画像が保存されているファイルパスを定義します。

• 「imread」関数を使用して、指定したパスから画像を読み込みます。

• 「rgb2gray」関数を使用して、画像をRGBカラースペースからグレースケールへ変換します。

• 「gray2rgb」関数を使用して、グレースケール画像を再びRGB形式（3チャンネル構造）に戻します。色合いを適用するには3チャンネルが必要になるためです。

• 乗数（マルチプライヤー）としてR・G・Bの係数を定義し、画像に掛け合わせることで目的の色合いを適用します。例えば [0.7, 0, 0] は赤チャンネルのみ70%残すため赤みがかった色調に、[1, 0.9, 0] は赤と緑を残して青を消すため黄色みがかった色調になります。

• matplotlibの「imshow」関数を使用して、処理前の画像と色合いを適用した画像を並べて表示します。

• 最終的な出力がコンソール上に表示されます。