ルックアップテーブルによる画像の減色

画素値0～255のそれぞれに対する係数をあらかじめ決めておき、画像を処理する手法があります。この係数のリストをルックアップテーブルと言い、ルックアップテーブルを用意することでOpenCVのcv2.LUT()メソッドにより画像処理が可能です。
元画像はBGRそれぞれ256諧調ですが、階段状のルックアップテーブルを用意して変換することで、これをRGBそれぞれ8諧調とします。

減色前　256 * 256 * 256 = 16,777,216‬色
減色後　8 * 8 * 8 = 512色

K-Meansクラスタリングによる画像の減色
 ルックアップテーブルによる画像コントラストの補正

環境

windows10 home
Anaconda 3/ jupyter notebook 5.6.0
Python 3.7.0
OpenCV 4.0.0

準備

画像ファイルはフリー写真素材ぱくたそからダウンロードさせていただき、ファイル名'ramen.jpg'で、jupyter notebookファイル(***.ipynb)と同じディレクトリに保存しました。
f:id:T_A_T:20190609211927j:plain
ramen.jpg

コード

%matplotlib inline

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

# 画像の読み出し
img = cv2.imread('ramen.jpg')  

# ルックアップテーブルの生成
LUT =[]
k = 8
width = 256/k
center = 256/k/2
for i in range(k):
    ave_list =[]
    ave_list = [center+width*i]*int(width)
    LUT=LUT+ave_list
LUTN = np.array(LUT,dtype=np.uint8)
    
# 変換後の画像生成、保存
img_lut = cv2.LUT(img, LUTN)
cv2.imwrite('ramenLUT.jpg',img_lut)

# ルックアップテーブルのプロット
plt_x = np.arange(256)
plt_y = LUT[0:256]
plt.plot(plt_x,plt_y)
plt.xlabel('RGB')
plt.ylabel('RGB_LTU')
plt.show()