使用OpenCV将RGB图像转换为LMS,反之亦然

我正在尝试使用Python中的OpenCV将图像从RGB转换为LMS,反之亦然.据我了解,我应该使用给定的3×3转换矩阵并将其乘以3×1 RGB / LMS矩阵.可以找到使用的转换矩阵here.

我已经在该站点上浏览了previously asked questions,但是很遗憾,他们使用的是C语言,这是我尚未精通的一种语言,而且我很难理解他们如何准确地解决了他们的问题.

到目前为止,这是我的代码：[自2019-05-19起已解决]

import numpy as np
import cv2
#Transformation Matrix#
MsRGB  = np.zeros((3,3), dtype='float')
MHPE   = np.zeros((3,3), dtype='float')

MsRGB = np.array([[0.4124564, 0.3575761, 0.1804375],
                  [0.2126729, 0.7151522, 0.0721750],
                  [0.0193339, 0.1191920, 0.9503041]])

MHPE = np.array([[ 0.4002, 0.7076, -0.0808],
                 [-0.2263, 1.1653,  0.0457],
                 [      0,      0,  0.9182]])

Trgb2lms = MHPE @ MsRGB
Tlms2rgb = np.linalg.inv(Trgb2lms)

imgpath = "(insert file directory here)"
imgIN = cv2.imread(imgpath,cv2.IMREAD_UNCHANGED)
imgINrgb = cv2.cvtColor(imgIN, cv2.COLOR_BGR2RGB)

x,y,z = imgINrgb.shape
imgLMS = np.zeros((x,y,z), dtype='float')

imgReshaped = imgINrgb.transpose(2, 0, 1).reshape(3,-1)
imgLMS = Trgb2lms @ imgReshaped #Convert to LMS
imgOUT = Tlms2rgb @ imgLMS #Convert back to RGB

imgLMS = imgLMS.reshape(z, x, y).transpose(1, 2, 0).astype(np.uint8)
imgOUT = imgOUT.reshape(z, x, y).transpose(1, 2, 0).astype(np.uint8)

imgOUT = cv2.cvtColor(imgOUT, cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow('Input', imgIN)
cv2.imshow('LMS', imgLMS)
cv2.imshow('Output', imgOUT)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码现在能够使用给定的变换矩阵对给定的RGB图像执行线性变换.结果可以找到here.

解决方法:

根据您的问题的上下文,存在一些错误：

> T未定义.从您的代码上下文来看,这应该是Trgb2lms,因此我们需要更改它们.
>从我可以从问题中收集的信息来看,您正在对图像中的所有像素应用线性变换.为此,您需要重塑矩阵的形状,以使我们有三行,其中每一行对应一个像素,然后沿列显示所有像素.在这种情况下,重塑方法不正确.您不仅需要重新排列尺寸以使最后一个尺寸为第一,而且还需要将重塑的最后一个尺寸设置为-1.这意味着我们将自动填充列,使其包含图像中的像素总数.
>最后,完成线性变换后,需要将矩阵重新调整为原始图像大小.您可以使用最终的重塑形状调用,并使用原始调用中的x,y和z来推断图像尺寸.请记住,当我们重塑形状时,通道优先,因此我们将不得不重新排列尺寸.完成转换后,您还想回到无符号8位精度.
>另外,为了进行比较,让我们通过逆变换进行此操作,以确保我们拥有原始图像.

因此：

import numpy as np
import cv2
#Transformation Matrix#
MsRGB  = np.zeros((3,3), dtype='float')
MHPE   = np.zeros((3,3), dtype='float')

MsRGB = np.array([[0.4124564, 0.3575761, 0.1804375],
                  [0.2126729, 0.7151522, 0.0721750],
                  [0.0193339, 0.1191920, 0.9503041]])

MHPE = np.array([[ 0.4002, 0.7076, -0.0808],
                 [-0.2263, 1.1653,  0.0457],
                 [      0,      0,  0.9182]])

Trgb2lms = MHPE @ MsRGB

# Change
Tlms2rgb = np.linalg.inv(Trgb2lms)

imgpath = "(insert filename here)"
imgIN = cv2.imread(imgpath,cv2.IMREAD_UNCHANGED)
imgINrgb = cv2.cvtColor(imgIN, cv2.COLOR_BGR2RGB)

x,y,z = imgINrgb.shape
imgLMS = np.zeros((x,y,z), dtype='float')

#imgFlatten = imgINrgb.flatten()

# Change
imgReshaped = imgINrgb.transpose(2, 0, 1).reshape(3,-1)

# Change
imgLMS = Trgb2lms @ imgReshaped
imgOUT = Tlms2rgb @ imgLMS

# New
imgLMS = imgLMS.transpose(z, x, y).permute(1, 2, 0).astype(np.uint8)
imgOUT = imgOUT.transpose(z, x, y).permute(1, 2, 0).astype(np.uint8)

标签：color-space,matrix,opencv,image-processing,python
来源： https://codeday.me/bug/20191210/2104612.html