快捷導(dǎo)航

OpenCV+Python--RGB轉(zhuǎn)HSI的實(shí)現(xiàn)

更新時(shí)間：2019年11月27日 09:56:11 作者：零尾

今天小編就為大家分享一篇OpenCV+Python--RGB轉(zhuǎn)HSI的實(shí)現(xiàn)，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

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。基本要求是將RGB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()