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python數位影像處理資料型別及顏色空間轉換

2022-06-28 18:01:45

一、影象資料型別及轉換

在skimage中,一張圖片就是一個簡單的numpy陣列,陣列的資料型別有很多種,相互之間也可以轉換。這些資料型別及取值範圍如下表所示:

Data typeRange
uint80 to 255
uint160 to 65535
uint320 to 232
float-1 to 1 or 0 to 1
int8-128 to 127
int16-32768 to 32767
int32-231 to 231 - 1

一張圖片的畫素值範圍是[0,255], 因此預設型別是unit8, 可用如下程式碼檢視資料型別:

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型別,它的範圍是[-1,1]或[0,1]之間。一張彩色圖片轉換為灰度圖後,它的型別就由unit8變成了float

1、unit8轉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轉為unit8,有可能會造成資料的損失,因此會有警告提醒。

除了這兩種最常用的轉換以外,其實有一些其它的型別轉換,如下表:

Function nameDescription
img_as_floatConvert to 64-bit floating point.
img_as_ubyteConvert to 8-bit uint.
img_as_uintConvert to 16-bit uint.
img_as_intConvert to 16-bit int.

二、顏色空間及其轉換

如前所述,除了直接轉換可以改變資料型別外,還可以通過影象的顏色空間轉換來改變資料型別。

常用的顏色空間有灰度空間、rgb空間、hsv空間和cmyk空間。顏色空間轉換以後,圖片型別都變成了float型。

所有的顏色空間轉換函數,都放在skimage的color模組內。

例:rgb轉灰度圖

from skimage import io,data,color
img=data.lena()
gray=color.rgb2gray(img)
io.imshow(gray)

其它的轉換

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,上面的所有轉換函數,都可以用一個函數來代替

skimage.color.convert_colorspace(arr, fromspace, tospace)

表示將arr從fromspace顏色空間轉換到tospace顏色空間。

例:rgb轉hsv

from skimage import io,data,color
img=data.lena()
hsv=color.convert_colorspace(img,'RGB','HSV')
io.imshow(hsv)

在color模組的顏色空間轉換函數中,還有一個比較有用的函數是

skimage.color.label2rgb(arr), 可以根據標籤值對圖片進行著色。以後的圖片分類後著色就可以用這個函數。

例:將lena圖片分成三類,然後用預設顏色對三類進行著色

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)

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