import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# BGR -> HSV
def BGR2HSV(_img):
	img = _img.copy() / 255.

	hsv = np.zeros_like(img, dtype=np.float32)

	# get max and min
	max_v = np.max(img, axis=2).copy()
	min_v = np.min(img, axis=2).copy()
	min_arg = np.argmin(img, axis=2)

	# H
	hsv[..., 0][np.where(max_v == min_v)]= 0
	## if min == B
	ind = np.where(min_arg == 0)
	hsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 1][ind] - img[..., 2][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 60
	## if min == R
	ind = np.where(min_arg == 2)
	hsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 0][ind] - img[..., 1][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 180
	## if min == G
	ind = np.where(min_arg == 1)
	hsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 2][ind] - img[..., 0][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 300
		
	# S
	hsv[..., 1] = max_v.copy() - min_v.copy()

	# V
	hsv[..., 2] = max_v.copy()
	
	return hsv

# make mask
def get_mask(hsv):
	mask = np.zeros_like(hsv[..., 0])
	#mask[np.where((hsv > 180) & (hsv[0] < 260))] = 255
	mask[np.logical_and((hsv[..., 0] > 180), (hsv[..., 0] < 260))] = 1
	return mask

# masking
def masking(img, mask):
	mask = 1 - mask
	out = img.copy()
	# mask [h, w] -> [h, w, channel]
	mask = np.tile(mask, [3, 1, 1]).transpose([1, 2, 0])
	out *= mask

	return out


# Read image
img = cv2.imread("imori.jpg").astype(np.float32)

# RGB > HSV
hsv = BGR2HSV(img / 255.)

# color tracking
mask = get_mask(hsv)

# masking
out = masking(img, mask)

out = out.astype(np.uint8)

# Save result
cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.imshow("result", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
pythonを用いて、imori.jpgに対してHSVを用いて青色の箇所のみが黒くなるようにマスキングせよ。

このように白黒のバイナリ画像を用いて黒部分に対応する元画像の画素を黒に変更する操作をマスキングという。

青色箇所の抽出はHSVで180<=H<=260となる位置が1となるような二値画像を作成し、それの0と1を反転したものと元画像との積をとればよい。

これによりある程度のイモリの部分の抽出ができる。