<small id='S0ihl'></small><noframes id='S0ihl'>

  • <tfoot id='S0ihl'></tfoot>

      • <bdo id='S0ihl'></bdo><ul id='S0ihl'></ul>
      <legend id='S0ihl'><style id='S0ihl'><dir id='S0ihl'><q id='S0ihl'></q></dir></style></legend>

        <i id='S0ihl'><tr id='S0ihl'><dt id='S0ihl'><q id='S0ihl'><span id='S0ihl'><b id='S0ihl'><form id='S0ihl'><ins id='S0ihl'></ins><ul id='S0ihl'></ul><sub id='S0ihl'></sub></form><legend id='S0ihl'></legend><bdo id='S0ihl'><pre id='S0ihl'><center id='S0ihl'></center></pre></bdo></b><th id='S0ihl'></th></span></q></dt></tr></i><div id='S0ihl'><tfoot id='S0ihl'></tfoot><dl id='S0ihl'><fieldset id='S0ihl'></fieldset></dl></div>

        OpenCV+Python–RGB转HSI的实现

        时间:2023-12-18

              <tbody id='eN2BZ'></tbody>
            <tfoot id='eN2BZ'></tfoot>
            <i id='eN2BZ'><tr id='eN2BZ'><dt id='eN2BZ'><q id='eN2BZ'><span id='eN2BZ'><b id='eN2BZ'><form id='eN2BZ'><ins id='eN2BZ'></ins><ul id='eN2BZ'></ul><sub id='eN2BZ'></sub></form><legend id='eN2BZ'></legend><bdo id='eN2BZ'><pre id='eN2BZ'><center id='eN2BZ'></center></pre></bdo></b><th id='eN2BZ'></th></span></q></dt></tr></i><div id='eN2BZ'><tfoot id='eN2BZ'></tfoot><dl id='eN2BZ'><fieldset id='eN2BZ'></fieldset></dl></div>

              <small id='eN2BZ'></small><noframes id='eN2BZ'>

                  <bdo id='eN2BZ'></bdo><ul id='eN2BZ'></ul>

                • <legend id='eN2BZ'><style id='eN2BZ'><dir id='eN2BZ'><q id='eN2BZ'></q></dir></style></legend>
                • 下面是详细讲解“OpenCV+Python--RGB转HSI的实现”的完整攻略:

                  1. 简介

                  RGB(Red, Green, Blue)色彩模式是一种加色光模式,是由不同比例的红、绿、蓝三种颜色混合而成的。而HSI(Hue, Saturation, Intensity)色彩模式是一种基于人眼感知颜色的模式,其中Hue表示色调,Saturation表示饱和度,Intensity表示亮度。

                  本文将介绍如何使用OpenCV和Python实现RGB转HSI的过程。具体实现分为两部分,第一部分为RGB转换到HSI的数学计算,第二部分为代码实现。

                  2. RGB转HSI的数学计算

                  在RGB图像转换到HSI图像的过程中,需要进行如下的数学计算:

                  1. 计算Hue(色调):
                    $$
                    H = \left{
                    \begin{aligned}
                    &\theta \quad \ \quad \quad \quad \quad B \le G \
                    &2\pi - \theta \quad \quad B > G
                    \end{aligned}
                    \right.
                    $$

                  其中,$\theta$ 表示反余切函数的结果,可以使用Python中的 math.atan2() 函数计算获得。

                  1. 计算Saturation(饱和度):
                    $$
                    S=1- \frac{3min(R,G,B)}{R+G+B}
                    $$

                  2. 计算Intensity(亮度):
                    $$
                    I= \frac{R+G+B}{3}
                    $$

                  最终的HSI图像的像素值为 $(H,S,I)$。

                  3. 代码实现

                  代码实现部分需要用到OpenCV和Python的相关库,可以使用下面的代码进行导入:

                  import cv2
                  import numpy as np
                  import math
                  

                  导入库之后,开始实现RGB转HSI的函数。下面是完整代码:

                  def rgb2hsi(img):
                      # 将RGB图像从0-255映射到0-1范围,便于计算
                      img = img.astype(np.float) / 255
                  
                      # 分离通道
                      b, g, r = cv2.split(img)
                  
                      # 计算Hue(色调)
                      numerator = 0.5 * ((r - g) + (r - b))
                      denominator = np.sqrt((r - g)**2 + (r - b) * (g - b))
                      theta = np.arccos(numerator / (denominator + 1e-5))
                      h = theta.copy()
                      h[b > g] = 2 * np.pi - h[b > g]
                      h /= 2 * np.pi
                  
                      # 计算Saturation(饱和度)
                      s = 1 - 3 * np.minimum(np.minimum(r, g), b) / (r + g + b + 1e-5)
                  
                      # 计算Intensity(亮度)
                      i = (r + g + b) / 3
                  
                      # 组合为HSI图像
                      hsi = cv2.merge((h, s, i))
                  
                      # 将HSI图像从0-1映射回0-255范围并转换为8-bit整型图像
                      hsi = (hsi * 255).astype(np.uint8)
                  
                      return hsi
                  

                  该函数接收一张RGB图像作为参数,并返回一张对应的HSI图像。通过第二部分所述的数学计算,可以获得每个像素的 $(H,S,I)$ 值,并组合为一张HSI图像输出。最后需要将HSI图像从0-1映射回0-255范围并转换为8-bit整型图像。

                  下面,我们用两个具体的例子说明如何使用该函数:

                  示例一:

                  假设我们有一张RGB图像,路径为 test.jpg。我们可以使用下面的代码加载并显示该图像:

                  img = cv2.imread('test.jpg')
                  cv2.imshow('Original Image', img)
                  cv2.waitKey()
                  

                  接下来,我们可以调用 rgb2hsi() 函数将该图像转换为HSI图像并显示:

                  hsi_img = rgb2hsi(img)
                  cv2.imshow('HSI Image', hsi_img)
                  cv2.waitKey()
                  

                  上述代码用到了 cv2.imshow()cv2.waitKey() 函数来显示图像。其中,cv2.waitKey() 函数可以暂停程序,并等待用户按下任意键退出窗口。

                  示例二:

                  我们也可以使用OpenCV中的摄像头来获取实时拍摄的图像,并将其转换为HSI图像。下面是一个示例代码:

                  cap = cv2.VideoCapture(0)
                  while True:
                      ret, frame = cap.read() # 读取图像
                      hsi_img = rgb2hsi(frame) # 转换到HSI
                      cv2.imshow('HSI Image', hsi_img) # 显示HSI图像
                      if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # 按下q键退出循环
                          break
                  cap.release()
                  

                  该代码会初始化并打开电脑上可用的默认摄像头,并实时显示摄像头拍摄到的图像。通过不断地调用 rgb2hsi() 函数并使用 cv2.imshow() 函数显示获得的HSI图像,我们就可以直接在摄像头界面看到RGB图像转换为HSI图像的过程。

                  4. 结论

                  本文介绍了OpenCV和Python实现RGB转HSI的完整攻略。通过使用数学计算和代码实现,在图像处理领域也许会很有帮助。

                  上一篇:Python 类,对象,数据分类,函数参数传递详解 下一篇:PyQT5之使用QT Designer创建基本窗口方式

                  相关文章

                  <small id='QtSV8'></small><noframes id='QtSV8'>

                    <bdo id='QtSV8'></bdo><ul id='QtSV8'></ul>
                    <i id='QtSV8'><tr id='QtSV8'><dt id='QtSV8'><q id='QtSV8'><span id='QtSV8'><b id='QtSV8'><form id='QtSV8'><ins id='QtSV8'></ins><ul id='QtSV8'></ul><sub id='QtSV8'></sub></form><legend id='QtSV8'></legend><bdo id='QtSV8'><pre id='QtSV8'><center id='QtSV8'></center></pre></bdo></b><th id='QtSV8'></th></span></q></dt></tr></i><div id='QtSV8'><tfoot id='QtSV8'></tfoot><dl id='QtSV8'><fieldset id='QtSV8'></fieldset></dl></div>
                    <tfoot id='QtSV8'></tfoot><legend id='QtSV8'><style id='QtSV8'><dir id='QtSV8'><q id='QtSV8'></q></dir></style></legend>