OpenCV+Python--RGB轉(zhuǎn)HSI的實(shí)現(xiàn)
cv2.cvtColor函數(shù)封裝了各種顏色空間之間的轉(zhuǎn)換，唯獨(dú)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(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。
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(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_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(shí)現(xiàn)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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