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))] = 255
	return mask


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

# RGB > HSV
hsv = BGR2HSV(img)


# color tracking
mask = get_mask(hsv)

out = mask.astype(np.uint8)

# Save result
cv2.imwrite("out.png", 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255となる画像を作成せよ。

カラートラッキングとは特定の色の箇所を抽出する手法である。

ただし、RGBの状態で色成分を指定するのは256^3のパターンがあり、とても大変である（というか手動ではかなり難しい）ので、HSV変換を用いる。

HSV変換とは Q.5で用いた処理であるが、RGBをH(色相)、S(彩度)、V(明度)に変換する手法である。

- Saturation(彩度) 彩度が小さいほど白、彩度が大きいほど色が濃くなる。 0<=S<=1
- Value (明度) 明度が小さいほど黒くなり、明度が大きいほど色がきれいになる。 0<=V<=1
- Hue(色相) 色を0<=H<=360の角度で表し、具体的には次のように表される。

赤 黄色  緑  水色  青  紫   赤
0  60  120  180 240 300 360

つまり、青色のカラートラッキングを行うにはHSV変換を行い、180<=H<=260となる位置が255となるような二値画像を出力すればよい。