Python RGB空间到HSI空间转换_python cv rgb转his_盐水鱼的博客-程序员宅基地

技术标签： CV cv

参考了网上不少RGB到HSI转换代码
https://blog.csdn.net/qq_38328871/article/details/85060459
https://blog.csdn.net/qq_30091945/article/details/78236347
https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/77494072
但直接跑起来，效率比较低，原因是用了循环。毕竟是Python，效率不能和C/C++相比。用numpy数组计算效率提高很多。公式参考其他博客，这里不写了，直接贴代码

import numpy as np
import tifffile
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt


def Normalize(band):

    res = (band - np.min(band)) / (np.max(band) - np.min(band))
    
    return res


def rgb2hsi_np(R, G, B):
    # 波段归一化
    B = Normalize(B)
    G = Normalize(G)
    R = Normalize(R)

    rows = B.shape[0]
    cols = B.shape[1]

    H = np.zeros((rows, cols))  #H通道
    I = (R + G + B) / 3.0       #I通道
    S = np.zeros((rows, cols))  #S通道

    den = np.sqrt((R-G)**2 + (R-B)*(G-B))
    thetha = np.arccos(0.5*(R-B+R-G)/den)
    
    h = np.zeros((rows, cols))
    h[B<=G] = thetha[B<=G]
    h[G<B] = 2*np.pi-thetha[G<B]
    h[den==0] = 0
    H = h/(2*np.pi)
    stack = np.stack([R,G,B])
    S = 1 - 3*np.min(stack, axis=0)/np.sum(stack, axis=0)
    S[(R+B+G) == 0] = 0

    return H, S, I

测试用的Lena图下载地址http://www.ece.rice.edu/~wakin/images/


rgb = tifffile.imread("./lena512color.tiff")
plt.subplots(1, 3, figsize=(10,10))
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.title("RGB")
plt.imshow(rgb)

R, G, B = cv2.split(rgb)
H, S, I = rgb2hsi_np(R, G, B)

hsi = np.zeros((B.shape[0],B.shape[1], 3))
hsi[:,:,0] = H * 255
hsi[:,:,1] = S * 255
hsi[:,:,2] = I * 255
hsi = hsi.astype(np.uint8)
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.title("HSI")
plt.imshow(hsi)

hsi[:,:,2] = H * 255
hsi[:,:,1] = S * 255
hsi[:,:,0] = I * 255
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.title("HSI reverse")
plt.imshow(hsi)

结果
在这里插入图片描述
参考结果
https://www.cnblogs.com/faith0217/articles/4264652.html

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43867016/article/details/118736756

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