读取图像,使用
表示色彩的图像的色相反转。
Author: Tian YJ
原图如下:
关于HSV
即使用色相(Hue)、饱和度(Saturation)、明度(Value)来表示色彩的一种方式。
-
色相:将颜色使用 到 表示,就是平常所说的颜色名称,如红色、蓝色。色相与数值按下表对应:
红 黄 绿 青色 蓝色 品红 红 -
饱和度:是指色彩的纯度,饱和度越低则颜色越黯淡( );
-
明度:即颜色的明暗程度。数值越高越接近白色,数值越低越接近黑色( );
从 色彩表示转换到 色彩表示通过以下方式计算:
的取值范围为
,令:
色相:
饱和度:
明度:
从
色彩表示转换到
色彩表示通过以下方式计算:
这里将实现将色相反转(色相值加
),然后再用
色彩空间表示图片。
代码实现
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Apr 7 22:12:41 2020
@author: Tian YJ
"""
import cv2
import numpy as np
# RGB --> HSV
def RGB2HSV(img_):
img = img_.copy() / 255 # 进行归一化
hsv = np.zeros_like(img, dtype = np.float32) # HSV初始化
# 求取每一像素在不同通道的最大值Max与最小值Min
Max = np.max(img, axis=2).copy()
Min = np.min(img, axis=2).copy()
# 找出最小值位于哪一通道
Min_arg = np.argmin(img, axis=2)
### 求色相H
hsv[...,0][np.where(Max==Min)] = 0
# 当Min位于B通道时
index = np.where(Min_arg == 0)
hsv[...,0][index] = 60*(img[...,1][index]-img[...,2][index])/(Max[index]-Min[index])+60
# 当Min位于G通道时
index = np.where(Min_arg == 1)
hsv[...,0][index] = 60*(img[...,2][index]-img[...,0][index])/(Max[index]-Min[index])+300
# 当Min位于R通道时
index = np.where(Min_arg == 2)
hsv[...,0][index] = 60*(img[...,0][index]-img[...,1][index])/(Max[index]-Min[index])+180
### 求饱和度S
hsv[...,1] = Max.copy() - Min.copy()
### 求明度V
hsv[...,2] = Max.copy()
return hsv
# HSV --> RGB
def HSV2RGB(img_, hsv):
img = img_.copy() / 255
# 求取每一像素在不同通道的最大值Max与最小值Min
Max = np.max(img, axis=2).copy()
Min = np.min(img, axis=2).copy()
out = np.zeros_like(img, dtype=np.float32)
# 求取HSV分量
H = hsv[...,0]
S = hsv[...,1]
V = hsv[...,2]
# 按公式进行转换
C = S
H_ = H/60
X = C * (1 - np.abs( H_ % 2 - 1))
# 设置中间零矩阵
Z = np.zeros_like(H)
# 公式中是按RGB排列,这里倒过来按BGR排列
temp = [[Z,X,C], [Z,C,X], [X,C,Z], [C,X,Z], [C,Z,X],[X,Z,C]]
for i in range(6):
index = np.where((i<H_ ) & (H_<i+1))
# B通道
out[...,0][index] = (V-C)[index]*1 + temp[i][0][index]
# G通道
out[...,1][index] = (V-C)[index]*1 + temp[i][1][index]
# R通道
out[...,2][index] = (V-C)[index]*1 + temp[i][2][index]
# H未定义情况处理
out[np.where(Max == Min)] = 0
# 防止越界
out = np.clip(out, 0, 1)
# 从归一化后的数值转回真实数值
out = (out*255).astype(np.uint8)
return out
# 读取图片
path = 'C:/Users/86187/Desktop/image/'
file_in = path + 'cake.jpg'
file_out = path + 'HSV_RGB.jpg'
img = cv2.imread(file_in)
# 调用函数RGB-->HSV
hsv = RGB2HSV(img)
# 进行色相反转即将色相值加180
hsv[..., 0] = (hsv[..., 0] + 180) % 360
# 调用函数HSV-->RGB
out = HSV2RGB(img, hsv)
# 保存图片
cv2.imwrite(file_out, out)
cv2.imshow("result", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
结果展示
原图 | 色相反转 |
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