<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Copyright 2020 The TensorFlow IO Authors.
Step1:  色空間変換
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td><a target="_blank" href="https
Step2:  サンプル画像をダウンロードする
このチュートリアルで使用する画像例は雪の中の猫ですが、任意の JPEG 画像で置き換えても構いません。
以下のように画像をダウンロードし、sample.jpgとしてローカルディスクに保存します。
Step3:  使い方
画像ファイルを読み込む
画像を読み取り、形状が(213, 320, 3)のuint8テンソルにデコードします。
Step4:  画像は以下の方法で表示できます。
Step5:  RGB からグレースケールに変換する
tfio.experimental.color.rgb_to_grayscaleを使用してRGB画像をGrayscaleに変換し、チャンネル数を 3 から 1 に減らすことができます。
Step6:  RGB から BGR に変換する
画像ソフトやカメラのメーカーによってはBGRを好む場合がありますが、tfio.experimental.color.rgb_to_bgrを使用して BGR に変換することができます。
Step7:  RGB から CIE XYZ に変換する
CIE XYZ（または CIE 1931 XYZ）は、多くの画像処理プログラムで使用されている一般的な色空間です。以下ではtfio.experimental.color.rgb_to__xyzを使用して、RGB からCIE XYZに変換しています。tfio.experimental.color.rgb_to_xyzは[0, 1]の範囲の浮動小数点入力を想定しているため、追加の前処理が必要なので注意してください。
Step8:  RGB から YCbCr に変換する
最後に、多くのビデオシステムではYCbCrがデフォルトの色空間です。YCbCrへの変換は、tfio.experimental.color.rgb_to_ycbcrを使用して行います。
Step9:  さらに面白いことに、YCbCrは各成分が知覚的に意味のある情報を持つY'（ルマ）、Cb（青色差クロマ）、Cr（赤色差クロマ）という成分に分解することができます。
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
Explanation: Copyright 2020 The TensorFlow IO Authors.
End of explanation
!pip install tensorflow-io
Explanation: 色空間変換
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td><a target="_blank" href="https://www.tensorflow.org/io/tutorials/colorspace"><img src="https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png"> TensorFlow.orgで表示</a></td>
  <td><a target="_blank" href="https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ja/io/tutorials/colorspace.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png"> Google Colab で実行</a></td>
  <td><a target="_blank" href="https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ja/io/tutorials/colorspace.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png">GitHub でソースを表示{</a></td>
      <td><a href="https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ja/io/tutorials/colorspace.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png">ノートブックをダウンロード/a0}</a></td>
</table>
概要
コンピュータビジョンでは、選択した色空間がモデルの性能を大きく左右することがあります。最も一般的な色空間はRGBですが、多くの場合はYUV、YCbCr、XYZ (CIE)などの他の色空間に切り替えると、モデルの性能が向上します。
tensorflow-ioパッケージは、画像データの準備や拡張に使用できる色空間変換 API のリストを提供しています。
セットアップ
必要なパッケージをインストールし、ランタイムを再起動する
End of explanation
!curl -o sample.jpg -L https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/320px-Felis_catus-cat_on_snow.jpg
!ls -ls sample.jpg
Explanation: サンプル画像をダウンロードする
このチュートリアルで使用する画像例は雪の中の猫ですが、任意の JPEG 画像で置き換えても構いません。
以下のように画像をダウンロードし、sample.jpgとしてローカルディスクに保存します。
End of explanation
import tensorflow as tf
import tensorflow_io as tfio
image = tf.image.decode_jpeg(tf.io.read_file('sample.jpg'))
print(image.shape, image.dtype)
Explanation: 使い方
画像ファイルを読み込む
画像を読み取り、形状が(213, 320, 3)のuint8テンソルにデコードします。
End of explanation
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()
Explanation: 画像は以下の方法で表示できます。
End of explanation
grayscale = tfio.experimental.color.rgb_to_grayscale(image)
print(grayscale.shape, grayscale.dtype)
# use tf.squeeze to remove last channel for plt.imshow to display:
plt.figure()
plt.imshow(tf.squeeze(grayscale, axis=-1), cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
Explanation: RGB からグレースケールに変換する
tfio.experimental.color.rgb_to_grayscaleを使用してRGB画像をGrayscaleに変換し、チャンネル数を 3 から 1 に減らすことができます。
End of explanation
bgr = tfio.experimental.color.rgb_to_bgr(image)
print(bgr.shape, bgr.dtype)
plt.figure()
plt.imshow(bgr)
plt.axis('off')
plt.show()
Explanation: RGB から BGR に変換する
画像ソフトやカメラのメーカーによってはBGRを好む場合がありますが、tfio.experimental.color.rgb_to_bgrを使用して BGR に変換することができます。
End of explanation
# convert to float32
image_float32 = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0
xyz_float32 = tfio.experimental.color.rgb_to_xyz(image_float32)
# convert back uint8
xyz = tf.cast(xyz_float32 * 255.0, tf.uint8)
print(xyz.shape, xyz.dtype)
plt.figure()
plt.imshow(xyz)
plt.axis('off')
plt.show()
Explanation: RGB から CIE XYZ に変換する
CIE XYZ（または CIE 1931 XYZ）は、多くの画像処理プログラムで使用されている一般的な色空間です。以下ではtfio.experimental.color.rgb_to__xyzを使用して、RGB からCIE XYZに変換しています。tfio.experimental.color.rgb_to_xyzは[0, 1]の範囲の浮動小数点入力を想定しているため、追加の前処理が必要なので注意してください。
End of explanation
ycbcr = tfio.experimental.color.rgb_to_ycbcr(image)
print(ycbcr.shape, ycbcr.dtype)
plt.figure()
plt.imshow(ycbcr, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
Explanation: RGB から YCbCr に変換する
最後に、多くのビデオシステムではYCbCrがデフォルトの色空間です。YCbCrへの変換は、tfio.experimental.color.rgb_to_ycbcrを使用して行います。
End of explanation
y, cb, cr = ycbcr[:,:,0], ycbcr[:,:,1], ycbcr[:,:,2]
# Y' component
plt.figure()
plt.imshow(y, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
# Cb component
plt.figure()
plt.imshow(cb, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
# Cr component
plt.figure()
plt.imshow(cr, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
Explanation: さらに面白いことに、YCbCrは各成分が知覚的に意味のある情報を持つY'（ルマ）、Cb（青色差クロマ）、Cr（赤色差クロマ）という成分に分解することができます。
End of explanation
<END_TASK>