Python實(shí)現(xiàn)RGB與HSI顏色空間的互換方式
概要
這是這學(xué)期數(shù)字圖像處理課的第一份作業(yè)好久沒懂python手都快生了,調(diào)了好久才搞出來。
HSI顏色模型是一個(gè)滿足計(jì)算機(jī)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(shí)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(gè)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。 (這里直接借鑒這篇文章:OpenCV+Python--RGB轉(zhuǎn)HSI的實(shí)現(xiàn))
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轉(zhuǎn)化成HSI的公式為:
HSI轉(zhuǎn)化成RGB的公式為:
Python代碼:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/10/14 13:21 # @Author : DaiPuWei # @Site : 理學(xué)院機(jī)房 # @File : __init__.py.py # @Software: PyCharm Community Edition import cv2 import numpy as np def RGB2HSI(rgb_img): """ 這是將RGB彩色圖像轉(zhuǎn)化為HSI圖像的函數(shù) :param rgm_img: RGB彩色圖像 :return: HSI圖像 """ #保存原始圖像的行列數(shù) row = np.shape(rgb_img)[0] col = np.shape(rgb_img)[1] #對(duì)原始圖像進(jìn)行復(fù)制 hsi_img = rgb_img.copy() #對(duì)圖像進(jìn)行通道拆分 B,G,R = cv2.split(rgb_img) #把通道歸一化到[0,1] [B,G,R] = [ i/ 255.0 for i in ([B,G,R])] H = np.zeros((row, col)) #定義H通道 I = (R + G + B) / 3.0 #計(jì)算I通道 S = np.zeros((row,col)) #定義S通道 for i in range(row): den = np.sqrt((R[i]-G[i])**2+(R[i]-B[i])*(G[i]-B[i])) thetha = np.arccos(0.5*(R[i]-B[i]+R[i]-G[i])/den) #計(jì)算夾角 h = np.zeros(col) #定義臨時(shí)數(shù)組 #den>0且G>=B的元素h賦值為thetha h[B[i]<=G[i]] = thetha[B[i]<=G[i]] #den>0且G<=B的元素h賦值為thetha h[G[i]<B[i]] = 2*np.pi-thetha[G[i]<B[i]] #den<0的元素h賦值為0 h[den == 0] = 0 H[i] = h/(2*np.pi) #弧度化后賦值給H通道 #計(jì)算S通道 for i in range(row): min = [] #找出每組RGB值的最小值 for j in range(col): arr = [B[i][j],G[i][j],R[i][j]] min.append(np.min(arr)) min = np.array(min) #計(jì)算S通道 S[i] = 1 - min*3/(R[i]+B[i]+G[i]) #I為0的值直接賦值0 S[i][R[i]+B[i]+G[i] == 0] = 0 #擴(kuò)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_img[:,:,0] = H*255 hsi_img[:,:,1] = S*255 hsi_img[:,:,2] = I*255 return hsi_img def HSI2RGB(hsi_img): """ 這是將HSI圖像轉(zhuǎn)化為RGB圖像的函數(shù) :param hsi_img: HSI彩色圖像 :return: RGB圖像 """ # 保存原始圖像的行列數(shù) row = np.shape(hsi_img)[0] col = np.shape(hsi_img)[1] #對(duì)原始圖像進(jìn)行復(fù)制 rgb_img = hsi_img.copy() #對(duì)圖像進(jìn)行通道拆分 H,S,I = cv2.split(hsi_img) #把通道歸一化到[0,1] [H,S,I] = [ i/ 255.0 for i in ([H,S,I])] R,G,B = H,S,I for i in range(row): h = H[i]*2*np.pi #H大于等于0小于120度時(shí) a1 = h >=0 a2 = h < 2*np.pi/3 a = a1 & a2 #第一種情況的花式索引 tmp = np.cos(np.pi / 3 - h) b = I[i] * (1 - S[i]) r = I[i]*(1+S[i]*np.cos(h)/tmp) g = 3*I[i]-r-b B[i][a] = b[a] R[i][a] = r[a] G[i][a] = g[a] #H大于等于120度小于240度 a1 = h >= 2*np.pi/3 a2 = h < 4*np.pi/3 a = a1 & a2 #第二種情況的花式索引 tmp = np.cos(np.pi - h) r = I[i] * (1 - S[i]) g = I[i]*(1+S[i]*np.cos(h-2*np.pi/3)/tmp) b = 3 * I[i] - r - g R[i][a] = r[a] G[i][a] = g[a] B[i][a] = b[a] #H大于等于240度小于360度 a1 = h >= 4 * np.pi / 3 a2 = h < 2 * np.pi a = a1 & a2 #第三種情況的花式索引 tmp = np.cos(5 * np.pi / 3 - h) g = I[i] * (1-S[i]) b = I[i]*(1+S[i]*np.cos(h-4*np.pi/3)/tmp) r = 3 * I[i] - g - b B[i][a] = b[a] G[i][a] = g[a] R[i][a] = r[a] rgb_img[:,:,0] = B*255 rgb_img[:,:,1] = G*255 rgb_img[:,:,2] = R*255 return rgb_img def run_main(): """ 這是主函數(shù) """ #利用opencv讀入圖片 rgb_img = cv2.imread('1.jpeg',cv2.IMREAD_COLOR) #進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換 hsi_img = RGB2HSI(rgb_img) rgb_img2 = HSI2RGB(hsi_img) #opencv庫的顏色空間轉(zhuǎn)換結(jié)果 hsi_img2 = cv2.cvtColor(rgb_img,cv2.COLOR_BGR2HSV) rgb_img3 = cv2.cvtColor(hsi_img2,cv2.COLOR_HSV2BGR) cv2.imshow("Origin",rgb_img) cv2.imshow("HSI", hsi_img) cv2.imshow("RGB",rgb_img2) cv2.imshow("OpenCV_HSI",hsi_img2) cv2.imshow("OpenCV_RGB",rgb_img3) cv2.imwrite("HSI.jpeg",hsi_img) cv2.imwrite("RGB.jpeg", rgb_img2) cv2.imwrite("OpenCV_HSI.jpeg", hsi_img2) cv2.imwrite("OpenCV_RGB.jpeg", rgb_img3) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': run_main()
原始圖像為:
自己寫的RGB2HSI函數(shù)生成的HSI圖片:
opencv庫函數(shù)生成的HSI圖片:
用自己寫的函數(shù)生成導(dǎo)入HSI圖片執(zhí)行HSI2RGB函數(shù)生成的RGB圖片:
opencv庫函數(shù)生成的HSI圖片在此執(zhí)行庫函數(shù)生成RGB圖片:
以上這篇Python實(shí)現(xiàn)RGB與HSI顏色空間的互換方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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