ColorChecker 検出ライブラリ

colorchecker.py をアプリから import できる場所に配置してください。依存パッケージは pip install -r requirements.txt で導入できます。

from colorchecker import ResultCode, detect_colorchecker

code, rgb, images = detect_colorchecker("sample/DSC_9657s.jpg")
if code == ResultCode.SUCCESS:
    print(rgb.shape)  # (3, 24)
    red, green, blue = rgb
    print(rgb[:, 0])  # 1番目の色票の R, G, B
else:
    print(f"処理失敗: {int(code)}")

入力は画像ファイルのパス（str または pathlib.Path）、または画像データ（numpy.ndarray）です。配列は uint8 型、形状 (高さ, 幅, 3) の BGR画像（OpenCVの標準形式）を指定してください。入力配列は変更しません。

横向き（6列×4行）と縦向き（4列×6行）の格子を検出し、色票の向きを補正します。明るい背景に囲まれた色票（sample/TIAS26_MCC.jpg など）にも対応しています。

import cv2

image = cv2.imread("sample/DSC_9657s.jpg")
code, rgb, images = detect_colorchecker(image)

戻り値は (ResultCode, numpy.ndarray, dict[str, numpy.ndarray]) で、RGB配列は常に (3, 24) の float64 です。行は R・G・B、列は PATCH_NAMES の順で、向き補正後の 6列×4行の色票を左上から横方向に並べます。成功時の値は0～255の平均値です。

第3の戻り値 images は次の処理画像を格納した辞書です（すべて uint8）。

キー	内容	形状
`warped`	射影変換・向き補正後のBGR画像	`(560, 840, 3)`
`mask`	検出に採用した二値マスク（入力画像の座標系、値は0または255）	`(入力の高さ, 入力の幅)`
`debug`	`warped` に計測領域と色票番号を描画したBGR画像	`(560, 840, 3)`

if code == ResultCode.SUCCESS:
    cv2.imwrite("warped.png", images["warped"])
    cv2.imwrite("mask.png", images["mask"])
    cv2.imwrite("debug.png", images["debug"])

以前の2変数へのアンパックは、code, rgb, images = ... に変更してください。処理画像が不要な場合は code, rgb, _ = ... と書けます。

コード	定数	意味
0	`SUCCESS`	成功
1	`IMAGE_READ_ERROR`	ファイルの読み込み・デコード失敗、または入力配列の型・形状が不正
2	`DETECTION_FAILED`	色票の格子検出・射影変換の推定に失敗
3	`PROCESSING_ERROR`	OpenCVの処理エラー、または計測値が不正

失敗時はRGB配列の全要素が NaN、処理画像は空の辞書 {} です。ライブラリ関数は結果を表示せず、 CSVや画像ファイルも保存しません。

従来のコマンドラインでの表示・CSVとデバッグ画像の保存は引き続き利用できます。

python main2.py "sample/DSC_9657s.jpg"

テスト: python -m unittest test_colorchecker.py