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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 | |