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MakiAi's picture
🎨 feat: 画像処理ロジックの実装
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import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import io
def process_image(image, mask_image, alpha=0.5):
"""画像処理を行う関数"""
# PILイメージをnumpy配列に変換
if isinstance(image, Image.Image):
image = np.array(image)
if isinstance(mask_image, Image.Image):
mask_image = np.array(mask_image)
# 画像のチャンネル数を確認し、必要に応じて変換
if len(image.shape) == 2: # グレースケール
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGRA)
elif image.shape[2] == 3: # BGR
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
elif image.shape[2] == 4 and image.dtype == np.uint8:
pass # すでにBGRA形式
if len(mask_image.shape) == 2: # グレースケール
mask_image = cv2.cvtColor(mask_image, cv2.COLOR_GRAY2BGRA)
elif mask_image.shape[2] == 3: # BGR
mask_image = cv2.cvtColor(mask_image, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
elif mask_image.shape[2] == 4 and mask_image.dtype == np.uint8:
pass # すでにBGRA形式
# マスク画像のリサイズ
mask_image = cv2.resize(mask_image, (image.shape[1], image.shape[0]))
# マスク画像のアルファチャンネルを取得
mask_alpha = mask_image[:, :, 3]
# 入力画像のアルファチャンネルを更新
# マスクのアルファ値を使って元の画像のアルファ値を減算
image[:, :, 3] = np.maximum(image[:, :, 3] - (mask_alpha * alpha).astype(np.uint8), 0)
return image
def convert_to_pil(image):
"""numpy配列をPIL Imageに変換"""
if isinstance(image, np.ndarray):
return Image.fromarray(image)
return image
def prepare_image(uploaded_file):
"""アップロードされたファイルを画像として準備"""
if uploaded_file is None:
return None
image_bytes = uploaded_file.read()
image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
# RGBAモードに変換
if image.mode != 'RGBA':
image = image.convert('RGBA')
return image