資訊專欄INFORMATION COLUMN
此篇文章主要是給大家介紹了python圖像處理數(shù)據(jù)格式及色調(diào)空間變換實例，感興趣的小伙伴可以參考借鑒一下，希望可以有一定的幫助，祝愿大家多多的發(fā)展，盡早漲薪。
一、圖象數(shù)據(jù)格式及變換
在skimage中，一張照片只是一個簡易的numpy二維數(shù)組，二維數(shù)組的數(shù)據(jù)格式有許多種，彼此之間還可以變換。這種數(shù)據(jù)格式及取值如下所示表所顯示：
一張圖片的像素值范圍是[0,255],因此默認(rèn)類型是unit8,可用如下代碼查看數(shù)據(jù)類型：
from skimage import io,data img=data.chelsea() print(img.dtype.name)
在上面的表中，特別注意的是float類型，它的范圍是[-1,1]或[0,1]之間。一張彩色圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖后，它的類型就由unit8變成了float
1、unit8轉(zhuǎn)float
from skimage import data,img_as_float img=data.chelsea() print(img.dtype.name) dst=img_as_float(img) print(dst.dtype.name)
輸出：
uint8
float64
2、float轉(zhuǎn)uint8
from skimage import img_as_ubyte import numpy as np img=np.array([0,0.5,1],dtype=float) print(img.dtype.name) dst=img_as_ubyte(img) print(dst.dtype.name)
輸出：
float64
uint8
float轉(zhuǎn)為unit8，有可能會造成數(shù)據(jù)的損失，因此會有警告提醒。
除了這兩種最常用的轉(zhuǎn)換以外，其實有一些其它的類型轉(zhuǎn)換，如下表：
二、顏色空間及其轉(zhuǎn)換
如前所述，除了直接轉(zhuǎn)換可以改變數(shù)據(jù)類型外，還可以通過圖像的顏色空間轉(zhuǎn)換來改變數(shù)據(jù)類型。
常用的顏色空間有灰度空間、rgb空間、hsv空間和cmyk空間。顏色空間轉(zhuǎn)換以后，圖片類型都變成了float型。
所有的顏色空間轉(zhuǎn)換函數(shù)，都放在skimage的color模塊內(nèi)。
例：rgb轉(zhuǎn)灰度圖
from skimage import io,data,color img=data.lena() gray=color.rgb2gray(img) io.imshow(gray)
其它的轉(zhuǎn)換
用法都是一樣的，列舉常用的如下：
skimage.color.rgb2grey(rgb)
skimage.color.rgb2hsv(rgb)
skimage.color.rgb2lab(rgb)
skimage.color.gray2rgb(image)
skimage.color.hsv2rgb(hsv)
skimage.color.lab2rgb(lab)
實際上，上面的所有轉(zhuǎn)換函數(shù)，都可以用一個函數(shù)來代替
skimage.color.convert_colorspace(arr,fromspace,tospace)
表示將arr從fromspace顏色空間轉(zhuǎn)換到tospace顏色空間。
例：rgb轉(zhuǎn)hsv
from skimage import io,data,color img=data.lena() hsv=color.convert_colorspace(img,'RGB','HSV') io.imshow(hsv)
在color模塊的顏色空間轉(zhuǎn)換函數(shù)中，還有一個比較有用的函數(shù)是
skimage.color.label2rgb(arr),可以根據(jù)標(biāo)簽值對圖片進(jìn)行著色。以后的圖片分類后著色就可以用這個函數(shù)。
例：將lena圖片分成三類，然后用默認(rèn)顏色對三類進(jìn)行著色
from skimage import io,data,color import numpy as np img=data.lena() gray=color.rgb2gray(img) rows,cols=gray.shape labels=np.zeros([rows,cols]) for i in range(rows): for j in range(cols): if(gray[i,j]<0.4): labels[i,j]=0 elif(gray[i,j]<0.75): labels[i,j]=1 else: labels[i,j]=2 dst=color.label2rgb(labels) io.imshow(dst)
綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家?guī)韼椭?/p>
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