Mahotas 教程

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Mahotas 处理图像

Mahotas 处理图像 Mahotas 加载图像 Mahotas 将图像加载为灰色 Mahotas 显示图像 Mahotas 显示图像形状 Mahotas 保存图像 Mahotas 图像的质心 Mahotas 图像的卷积 Mahotas 创建 RGB 图像 Mahotas 图像的欧拉数 Mahotas 图像中的零分数 Mahotas 获取图像矩 Mahotas 图像中的局部最大值 Mahotas 图像椭圆轴 Mahotas 图像拉伸 RGB

Mahotas 颜色空间转换

Mahotas 颜色空间转换 Mahotas RGB 到灰度转换 Mahotas RGB 到 LAB 转换 Mahotas RGB 转棕褐色 Mahotas RGB 到 XYZ 转换 Mahotas XYZ 到 LAB 转换 Mahotas XYZ 到 RGB 转换 Mahotas 增加伽马校正 Mahotas 拉伸伽马校正

Mahotas 标记图像函数

Mahotas 标记图像函数 Mahotas 标记图像 Mahotas 过滤区域 Mahotas 边界像素

Mahotas 形态学操作

Mahotas 形态运算符 Mahotas 查找图像平均值 Mahotas 裁剪图像 Mahotas 图像偏心率 Mahotas 叠加图像 Mahotas 图像圆度 Mahotas 调整图像大小 Mahotas 图像直方图 Mahotas 扩大图像 Mahotas 腐蚀图像 Mahotas 分水岭 Mahotas 图像的开运算过程 Mahotas 图像的闭合过程 Mahotas 填补图像中的空洞 Mahotas 条件性膨胀图像 Mahotas 条件腐蚀图像 Mahotas 图像的条件分水岭 Mahotas 图像中的局部最小值 Mahotas 图像的区域最大值 Mahotas 图像的区域最小值

Mahotas 高级概念

Mahotas 图像阈值 Mahotas 设置阈值 Mahotas 软阈值 Mahotas Bernsen 局部阈值 Mahotas 小波变换 Mahotas 制作图像小波中心 Mahotas 距离变换 Mahotas 多边形实用程序 Mahotas 局部二元模式 Mahotas 阈值邻接统计 Mahotas Haralic 特征 Mahotas 标记区域的权重 Mahotas Zernike 特征 Mahotas Zernike 矩 Mahotas 等级过滤器 Mahotas 2D 拉普拉斯过滤器 Mahotas 多数过滤器 Mahotas 均值滤波器 Mahotas 中值滤波器 Mahotas Otsu 方法 Mahotas 高斯滤波 Mahotas 命中与未命中变换 Mahotas 标记最大值数组 Mahotas 图像平均值 Mahotas SURF 密集点 Mahotas SURF 积分 Mahotas Haar 变换 Mahotas 突出显示图像最大值 Mahotas 计算线性二进制模式 Mahotas 获取标签边框 Mahotas 逆 Haar 变换 Mahotas Riddler-Calvard 方法 Mahotas 标记区域的大小 Mahotas 模板匹配 Mahotas 加速稳健特征 Mahotas 移除带边框的标签 Mahotas Daubechies 小波 Mahotas Sobel 边缘检测



Mahotas - 颜色空间转换

颜色空间是指不同类型的颜色模式,用于图像处理和信号与系统,用于各种目的。一些常见的颜色空间是 −

  • CMY'K− 这是一种用于印刷的减色模型,由四个颜色通道表示:青色 (C)、洋红色 (M)、黄色 (Y) 和黑色的 Key (K)。

  • Y'UV− 这是一种用于视频编码和图像处理的颜色空间。它将图像信息分为亮度 (Y') 和色度 (UV) 分量。

    Y' 通道表示亮度或灰度信息,而 U 和 V 通道表示颜色信息。

  • YIQ−它是模拟电视系统中使用的颜色空间,其中 Y 通道表示亮度,I 和 Q 通道表示颜色信息。

  • Y'CbCr− 它是数字图像和视频编码中常用的颜色空间,其中 Y' 通道表示亮度,Cb 和 Cr 通道表示颜色信息。

    Y' 通道包含灰度信息,而 Cb 和 Cr 通道分别表示蓝色差和红色差色度分量。

  • HSV− HSV(色相、饱和度、明度)是一种颜色空间,用于以对人类更具感知意义的方式表示颜色。

在我们的教程中,我们将广泛讨论RGB 颜色空间。

RGB 颜色空间

RGB 代表红、绿、蓝。它是使用最广泛的颜色空间,我们将在后续章节中详细讨论它。

RGB 颜色空间

RGB 模型指出,每个彩色图像实际上由三个不同的图像组成。

红色图像、蓝色图像和黑色图像。普通灰度图像仅由一个矩阵定义,但彩色图像实际上由三个不同的矩阵组成。

一个彩色图像矩阵 = 红色矩阵 + 蓝色矩阵 + 绿色矩阵

下图可以最好地看到这一点 −

RGB color space1

可用函数

以下是 mahotas 中可用于颜色空间转换的不同函数 −

S.No 函数和说明
1 rgb2gray()

此函数将 RGB 图像转换为灰度图像。

2 rgb2grey()

此函数将 RGB 图像转换为灰度图像。

3 rgb2lab()

此函数将 RGB 图像转换为 L*a*b 坐标。

4 rgb2sepia()

此函数将 RGB 图像转换为棕褐色,即红棕色颜色。

5 rgb2xyz()

此函数将 RGB 图像转换为 XYZ 颜色空间,即亮度、颜色和强度

6 xyz2lab()

此函数将 XYZ 转换为 L*a*b 颜色空间。

7 xyz2rgb()

此函数将 XYZ 转换为 RGB 颜色空间。

现在,让我们看一些这些函数的示例。

rgb2grey() 函数

rgb2grey() 函数用于将 RGB 图像转换为灰度图像。

此函数假设输入图像是一个表示 RGB 图像的 2D NumPy 数组,其中高度、宽度和 RGB 通道的尺寸分别为 (height, width, 3)。

如果图像已经是灰度图像(即只有一个通道),则该函数将直接返回图像而不进行任何修改。

示例

以下是使用 rgbtogrey() 函数将 RGB 图像转换为灰度图像的基本示例 −

import mahotas as mh
import numpy as np
from pylab import imshow, show
# 加载图像
image = mh.imread('nature.jpeg')
# 将其转换为灰度
grey_image = mh.colors.rgb2grey(image)
imshow(grey_image)
show()

输出

执行上述代码后,我们得到以下输出 −

rgbtogrey 灰度图像。

rgb2sepia() 函数

rgb2grey() 函数用于将 RGB 图像转换为棕褐色调图像,即红棕色图像。

要将 RGB 图像转换为棕褐色,该函数会对每个像素的 RGB 值进行变换。此转换涉及调整红色、绿色和蓝色通道以实现所需的棕褐色效果。

示例

以下是 RGB 颜色空间到棕褐色调图像的基本实现 −

import mahotas as mh
import numpy as np
from pylab import imshow, show
# 加载图像
image = mh.imread('nature.jpeg')
# 将其转换为灰度
sepia_image = mh.colors.rgb2sepia(image)
imshow(sepia_image)
show()

输出

以下是上述代码的输出 −

rgb2sepia() Image

我们在本节的其余章节中详细讨论了这些函数。