首先将 RGB 值进行归一化处理,然后通过标准的转换公式计算得到 XYZ 值。 步骤3: 定义 XYZ 到 LAB 的转换 接下来,我们需要定义一个函数将 XYZ 值转换为 LAB 值。LAB 的标准需要使用一个参考白点,这里使用 D65 作为参考。 defxyz_to_lab(xyz):# 参考白点d65=np.array([95.047,100.000,108.88
X,Y,Z是RGB转XYZ后计算出来的值,Xn,Yn,Zn一般默认是95.047,100.0,108.883。 2.代码实现 (1)完全按照算法无优化实现 inlinefloatgamma(floatx){returnx>0.04045?pow((x+0.055f)/1.055f,2.4f):x/12.92;};voidRGBToLab(unsigned char*rgbImg,float*labImg){floatB=gamma(rgbImg[0]/255.0f);floatG=gamma...
(1)将输入图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间,并增加第一个通道(L通道)的值(增加50): im1 = rgb2lab(im) im1[...,0] = im1[...,0] + 50 (2)将其从Lab颜色空间转换回RGB颜色空间,获得更亮的图像: im1 = lab2rgb(im1) (3)类似上述步骤,将图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间,并仅减少第...
使用OpenCV的cvtColor函数进行颜色空间转换: OpenCV提供了一个cvtColor函数,可以用于在不同的颜色空间之间进行转换。你需要指定转换类型为cv2.COLOR_RGB2Lab。但需要注意的是,OpenCV中实际上并没有直接提供cv2.COLOR_RGB2Lab这个转换类型。通常的做法是先将RGB转换为BGR(因为OpenCV默认使用BGR格式),然后再从BGR转换为LAB。
使用Python OpenCV将单值颜色转换为LAB,可以通过以下步骤实现: 1. 导入必要的库和模块: ```python import cv2 import numpy as np ``` 2...
importnumpyasnpfrom skimage.colorimportrgb2lab,rgb2gray,lab2rgbfrom skimage.ioimportimread,imshowimport matplotlib.pyplotasplt 使用scikit-image,它是scikit-learn的家族库,专注于处理图像。还有许多其他的方法,一些库包括matplotlib,numpy,OpenCV等。 在第二步中,定义了一个辅助函数,用于打印有关图像信息的摘要-图...
# 将图像从RGB颜色转换为Lab颜色 lab_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2LAB) # 显示图像 cv2.imshow('Lab Image', lab_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 转换后的Lab图像与原始图像具有相同的尺寸,但颜色空间不同。Lab颜色空间将图像的亮度(intensity)和色彩平衡(hue)信息保留下来,因此...
例如,将 RGB 转换为 HSV、LAB 或 YUV,或者反向转换,都可以通过该函数实现。 常见的色彩空间转换 cv2.COLOR_BGR2RGB:BGR 转 RGB cv2.COLOR_BGR2HSV:BGR 转 HSV cv2.COLOR_BGR2LAB:BGR 转 LAB cv2.COLOR_BGR2YUV:BGR 转 YUV cv2.COLOR_RGB2BGR:RGB 转 BGR cv2.COLOR_HSV2BGR:HSV 转 BGR cv2.COLOR...
将RGB图片转换到LAB空间很重要,因为LAB空间能降低三原色之间的相关性,如果不转换,结果会有很大的不同 #-*- coding: utf-8 -*-importcv2importnumpy as np image= cv2.imread('des.jpg') image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2LAB) original= cv2.imread('src.jpg') ...
function_name = "RGBToLAB" role = aws_iam_role.lambda_exec.arn handler = "lambda_function.lambda_handler" source_code_hash = filebase64sha256("lambda_function.zip") runtime = "python3.8" } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 以下是检查清单: ...