最近, 初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。 - Qiita をKerasで実装してサービス化してみようかと頑張ってたんですけど, ちんたらしてたらこの記事を書いてる製作者様本人がwebサービス化しちゃいました笑
正直60万の画像を一晩で20epochも回せるような環境はその辺の大学生には用意できないっす. アルゴリズムでどうにかなるようなもんではなかった… .一応学習は続けてみようと思うので, もし完成したら記事にさせていただきます.
とりあえず, このモデルを作るために溜まった知識をまとめておこうと思います.
線画抽出
このモデルのデータセットは, アニメやイラストから輪郭線を抽出する必要があります.
具体的にはこんなことをしたい.
画像は化物語の忍さん.
写真でも試してますが, かなり微妙.
こちらはアザールさん.
まぁ, 写真なら他の方法を考えた方がいいと思う.
輪郭抽出のアルゴリズム
- 画像をグレースケールで読み込む.
- 白い部分を膨張させる. (線を細くする.)
- グレースケールと膨張画像の差をとる.
- 白黒反転させる.
OpenCVによる実装
OpenCVのdilation(膨張処理)は, numpyのarrayでどの程度膨張させるか指定できます. 普通の膨張処理などでは4近傍とか8近傍が使われるのですが, 今回は輪郭線を強調したいので24近傍としています.
dilationについてはここを参照してください.
www.blog.umentu.work
import cv2 import numpy as np def make_contour_image(path): neiborhood24 = np.array([[1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1]], np.uint8) # グレースケールで画像を読み込む. gray = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite("gray.jpg", gray) # 白い部分を膨張させる. dilated = cv2.dilate(gray, neiborhood24, iterations=1) cv2.imwrite("dilated.jpg", dilated) # 差をとる. diff = cv2.absdiff(dilated, gray) cv2.imwrite("diff.jpg", diff) # 白黒反転 contour = 255 - diff cv2.imwrite("./output.jpg", contour) return contour
以上です.
