投稿日: 投稿者: sukarabe

OpenCVで自炊本をモノクロ2値に変換してみた

自炊代行業者さん(Bookscan)に依頼した本のPDFがたくさんあるのだが，読みやすく美白化して白黒2値に変換したい。それを実現するためのプログラム。まだ試作段階だが，とりあえず動作している。以前，GIMP用のスクリプトやImageMagick用のPerlスクリプトで行っていたことを，OpenCVでやってみた。以前のバージョンに比べて，明らかにスピードが速い。OpenCVはもちろんC++でプログラム書いたことないので，無事にコンパイル出来たときは，ちょっと嬉しかったな。

参考にしたのは，次のページ。参考というよりは，ほとんどそのまま頂いている。有難きは先達なり。

橋本商会 scansnapで自炊した本をkindleで読めるように補正する(2)

このページに書かれているプログラムをひな形として，自分の目的に合うように処理内容をあちこち変えた。実は，boost::filesystemのバージョンが上記ページが書かれた頃から変わっていたため，そのままではコンパイル出来なかった。また，OpenCVのバージョンも上がっていて，ライブラリーの名前などが以前とは変わっているようなので，それに応じてMakefileも少し修正を必要とした。ちなみに，OpenCVもboostもHomebrewでインストールした。バージョンは brew info によれば，それぞれ opencv: stable 2.4.5, boost: stable 1.54.0 (bottled) となっている。

やっていることは，次の通り。

  • 赤チャンネルだけを抽出することでグレースケールに変換
  • 上下左右の余白を白で塗りつぶす
  • Lanczos法により2倍に拡大
  • ルックアップテーブルを作成することにより，レベル補正，ガンマ補正
  • 2値化
  • PNGで保存

レベル補正，ガンマ補正の式が多分正しくない。gamma=1のときは直線補間だから正しいと思うが，それ以外のときの式がわからない。ImageMagickの level high low gamma と同じにしたいのだが。これは今後の課題。

PNGで保存しているが，可能であれば，CCITT G4圧縮のTIFFで保存したい。これも今後の課題。

#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <boost /program_options.hpp>
#include </boost><boost /filesystem/operations.hpp>
#include </boost><boost /filesystem/path.hpp>
#include </boost><boost /filesystem/fstream.hpp>
#include <iostream>
using namespace boost;
using namespace std;
namespace fs = boost::filesystem;

//---------------------------------------------------------------
// my_Level
// レベル補正・ガンマ補正 
// (ImageMagickの convert -level white_point black_point gamma と同じにしたいのだが)
// src    = 入力画像
// dst    = 出力画像
// high   = ホワイトポイント (0..255)
// low    = ブラックポイント (0..255)
// gamma  = ガンマ補正値
// 注意：暫定版。ガンマ補正の式はこれで正しいのか不明。
// 0<x &lt;1 と正規化したとき，f(x)={(x-low)/(high-low)}^{1/gamma} としてみた。
//---------------------------------------------------------------

// グローバル変数
uchar g_LUT&#91;256&#93;; // Lookup table用の配列
CvMat g_lut_mat;  // それをopencvの行列とみなしたもの

void make_lut(int high, int low, double gamma){
    int i;
    double x;
    const double p = 1.0 / gamma ;
    const double a = (double) low;
    const double b = (double) high;
  
    //補正用のルックアップテーブルの作成
    for (i=0; i<low; i++) { g_LUT&#91;i&#93; = 0; }
    for (i=high; i&lt;256; i++) { g_LUT&#91;i&#93; = 255; }
    for (i=low; i<high; i++) 
    {
      x = (double) i;
      // 16階調にする場合 16x16=256
      //g_LUT&#91;i&#93; = cvCeil( ((x-a)/(b-a)) * 15 ) * 16;
      g_LUT&#91;i&#93; = cvCeil( 255.0 * pow((x-a)/(b-a), p) );
    }
 
    //CvMatへ変換
    g_lut_mat = cvMat(1, 256, CV_8UC1, g_LUT);
}

void my_Level(IplImage* src, IplImage* dst) {
  //ルックアップテーブル変換
  cvLUT(src, dst, &g_lut_mat);
}

IplImage *adjust_image(IplImage *img, program_options::variables_map argmap){
  int cleft = argmap&#91;"cleft"&#93;.as<int>();
  int cright = argmap["cright"].as<int>();
  int ctop = argmap["ctop"].as</int><int>();
  int cbottom = argmap["cbottom"].as</int><int>();
  int threshold = argmap["threshold"].as</int><int>();

  const int w = img->width;
  const int h = img->height;
  const int w1 = 2*w;
  const int h1 = 2*h;
  const int x1 = cleft;
  const int x2 = w-cright;
  const int y1 = ctop;
  const int y2 = h-cbottom;

  IplImage *img_gray;

  //赤チャンネルを抽出してグレースケールの画像を得る
  //チャンネル毎に分割して，赤チャンネル以外は捨てる
  // IplImageはB,G,Rの順に格納されている
  // アルファチャンネルは用いないので，5番目の引数はNULLにしておく
  // cvSplit(img,channelB,channelG,channelR,NULL);
  img_gray = cvCreateImage(cvSize(w,h),IPL_DEPTH_8U,1);
  //cvCvtColor(img, img_gray, CV_BGR2GRAY);
  cvSplit(img,NULL,NULL,img_gray,NULL);

  //周囲を白で塗る
  cvRectangle(img_gray, cvPoint (0,0), cvPoint (x1,h), cvScalar (255), CV_FILLED, 8, 0);
  cvRectangle(img_gray, cvPoint (x2,0), cvPoint (w,h), cvScalar (255), CV_FILLED, 8, 0);
  cvRectangle(img_gray, cvPoint (0,0), cvPoint (w,y1), cvScalar (255), CV_FILLED, 8, 0);
  cvRectangle(img_gray, cvPoint (0,y2), cvPoint (w,h), cvScalar (255), CV_FILLED, 8, 0);

  //2倍に拡大
  IplImage *img_resize = cvCreateImage(cvSize(w1,h1), IPL_DEPTH_8U, 1);
  cvResize(img_gray, img_resize, CV_INTER_LANCZOS4);

  //レベル補正
  IplImage *img_level = cvCreateImage(cvSize(w1,h1), IPL_DEPTH_8U, 1);
  my_Level(img_resize, img_level);

  if (threshold > 0) {
    // 2値化する場合
    IplImage *img_bin = cvCreateImage(cvSize(w1,h1), IPL_DEPTH_8U, 1);
    // ガウシアンフィルタで平滑化を行う
    // cvSmooth (img_level, img_level, CV_GAUSSIAN, 5);
    // 2値化
    cvThreshold(img_level, img_bin, threshold, 255, CV_THRESH_BINARY);
    //cvThreshold(img_level, img_bin, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU); // 大津の手法
    // メモリー開放
    cvReleaseImage(&img_gray);
    cvReleaseImage(&img_resize);
    cvReleaseImage(&img_level);
    // 2値化した画像へのポインターを返す
    return img_bin;
  } else {
    // グレースケールで出力する場合
    // メモリー開放
    cvReleaseImage(&img_gray);
    cvReleaseImage(&img_resize);
    // レベル補正したグレースケール画像へのポインターを返す
    return img_level;
  }
}

int main(int argc, char* argv[]) {
  program_options::options_description opts("options");
  opts.add_options()
    ("help", "ヘルプを表示")
    ("high", program_options::value</int><int>()->default_value(255), "level high")
    ("low", program_options::value</int><int>()->default_value(0), "level low")
    ("gamma", program_options::value<double>()->default_value(1.0), "level gamma")
    ("threshold,t", program_options::value<int>()->default_value(-1), "binarize threshold")
    ("input,i", program_options::value<string>(), "input directory name")
    ("output,o", program_options::value</string><string>(), "output directory name")
    ("cleft", program_options::value<int>()->default_value(0), "crop left (pixel)")
    ("cright", program_options::value</int><int>()->default_value(0), "crop right (pixel)")
    ("ctop", program_options::value</int><int>()->default_value(0), "crop top (pixel)")
    ("cbottom", program_options::value</int><int>()->default_value(0), "crop bottom (pixel)");
  program_options::variables_map argmap;
  program_options::store(parse_command_line(argc, argv, opts), argmap);
  program_options::notify(argmap);
  if (argmap.count("help") || !argmap.count("input") || !argmap.count("output") ||
      !argmap.count("high") || !argmap.count("low")) {
    cerr < < "&#91;input, output, high, low&#93; required" << endl;
    cerr << opts << endl;
    return 1;
  }

  int high = argmap&#91;"high"&#93;.as<int>();
  int low  = argmap["low"].as</int><int>();
  double gamma  = argmap["gamma"].as<double>();

  // ルックアップテーブルを作成する。ルックアップテーブルはグローバル変数 g_lut_mat である。
  make_lut(high,low,gamma);

  string in_dir = argmap["input"].as<string>();
  fs::path path = complete(fs::path(in_dir));
  fs::directory_iterator end;
  for (fs::directory_iterator i(path); i!=end; i++){
    string img_fullname = in_dir + i->path().filename().string();
    cout < < img_fullname << endl;
    IplImage *img, *img_result;
    img = cvLoadImage(img_fullname.c_str());
    if(!img){
      cerr << "image file load error" << endl;
    }
    else{
      img_result = adjust_image(img, argmap);
      // string out_filename = argmap&#91;"output"&#93;.as<string>() + "/" + i->path().filename().string();
      string out_filename = argmap["output"].as</string><string>() + "/" + i->path().stem().string() + ".png";
      cvSaveImage(out_filename.c_str(), img_result);
      cvReleaseImage(&img);
      cvReleaseImage(&img_result);
    }    
  }
}

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