您好,登錄后才能下訂單哦!
cv2.cvtColor函數(shù)封裝了各種顏色空間之間的轉(zhuǎn)換,唯獨沒有RGB與HSI之間的轉(zhuǎn)換,網(wǎng)上查來查去也只有C++或MATLAB版本的,自己要用到python里,所以就寫寫python版本的。
HSI顏色模型是一個滿足計算機數(shù)字化顏色管理需要的高度抽象模擬的數(shù)學(xué)模型。HIS模型是從人的視覺系統(tǒng)出發(fā),直接使用顏色三要素–色調(diào)(Hue)、飽和度(Saturation)和亮度(Intensity,有時也翻譯作密度或灰度)來描述顏色。
RGB向HSI模型的轉(zhuǎn)換是由一個基于笛卡爾直角坐標(biāo)系的單位立方體向基于圓柱極坐標(biāo)的雙錐體的轉(zhuǎn)換?;疽笫菍GB中的亮度因素分離,通常將色調(diào)和飽和度統(tǒng)稱為色度,用來表示顏色的類別與深淺程度。在圖中圓錐中間的橫截面圓就是色度圓,而圓錐向上或向下延伸的便是亮度分量的表示。
從RGB空間到HSI空間的轉(zhuǎn)換有多種方法,這里僅說明最為經(jīng)典的幾何推導(dǎo)法。RGB與HSI之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系為:
下面直接上代碼:
import cv2 import numpy as np def rgbtohsi(rgb_lwpImg): rows = int(rgb_lwpImg.shape[0]) cols = int(rgb_lwpImg.shape[1]) b, g, r = cv2.split(rgb_lwpImg) # 歸一化到[0,1] b = b / 255.0 g = g / 255.0 r = r / 255.0 hsi_lwpImg = rgb_lwpImg.copy() H, S, I = cv2.split(hsi_lwpImg) for i in range(rows): for j in range(cols): num = 0.5 * ((r[i, j]-g[i, j])+(r[i, j]-b[i, j])) den = np.sqrt((r[i, j]-g[i, j])**2+(r[i, j]-b[i, j])*(g[i, j]-b[i, j])) theta = float(np.arccos(num/den)) if den == 0: H = 0 elif b[i, j] <= g[i, j]: H = theta else: H = 2*3.14169265 - theta min_RGB = min(min(b[i, j], g[i, j]), r[i, j]) sum = b[i, j]+g[i, j]+r[i, j] if sum == 0: S = 0 else: S = 1 - 3*min_RGB/sum H = H/(2*3.14159265) I = sum/3.0 # 輸出HSI圖像,擴充到255以方便顯示,一般H分量在[0,2pi]之間,S和I在[0,1]之間 hsi_lwpImg[i, j, 0] = H*255 hsi_lwpImg[i, j, 1] = S*255 hsi_lwpImg[i, j, 2] = I*255 return hsi_lwpImg if __name__ == '__main__': rgb_lwpImg = cv2.imread("123.jpg") hsi_lwpImg = rgbtohsi(rgb_lwpImg) cv2.imshow('rgb_lwpImg', rgb_lwpImg) cv2.imshow('hsi_lwpImg', hsi_lwpImg) key = cv2.waitKey(0) & 0xFF if key == ord('q'): cv2.destroyAllWindows()
以上這篇OpenCV+Python--RGB轉(zhuǎn)HSI的實現(xiàn)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持億速云。
免責(zé)聲明:本站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主,文章觀點不代表本網(wǎng)站立場,如果涉及侵權(quán)請聯(lián)系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關(guān)證據(jù),一經(jīng)查實,將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。