importcv2# 读取图像img=cv2.imread('image.jpg')# 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...
RGB_TO_XYZ_MATRIX=np.array([[0.4124564,0.3575761,0.1804375],[0.2126729,0.7151522,0.0721750],[0.0193339,0.1191920,0.9503041]]) 1. 2. 3. 步骤4:定义XYZ空间到Lab空间的转换函数 defxyz_to_lab(xyz):xyz=xyz/np.array([0.950456,1.0,1.088754])xyz=np.where(xyz>0.008856,xyz**(1/3),7.787*xyz+16/1...
上面两个公式中,L*,a*,b*是最终的LAB色彩空间三个通道的值。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,...
lab_show.configure(bg=rgbtohex(*self.list_rgb)) elif form == 'hsv': self.list_hsv = list() for i in [self.hvar, self.svar, self.vvar]: self.list_hsv.append(float(i.get()) if i.get() else 0) self.list_rgb = [*hsvtorgb(*self.list_hsv)] self.rvar.set(self.list_rgb...
HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集,圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1,G=1,B=1 三个面,所代表的颜色较亮。 色彩H由绕V轴的旋转角给定。红色对应于 角度0° ,绿色对应于角度120°,蓝色对应于角度240°。
Colour 库可以进行各种颜色空间之间的转换,如 RGB 到 Lab、XYZ 到 LCH 等。 # Convert RGB to Lab lab_color = color.convert_to('lab') 色彩分析 Colour 库可以进行色彩分析,如计算色彩的亮度、饱和度、色调等。 # Calculate brightness brightness = color.get_luminance() 高级功能 色彩生成 Colour 库...
使用Python OpenCV将单值颜色转换为LAB,可以通过以下步骤实现: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 import cv2 import numpy as np 定义要转换的颜色值: 代码语言:txt 复制 color = (0, 0, 255) # 这里以红色为例,格式为BGR 创建一个单像素的图像,并将颜色值赋给该像素: 代码语言:txt 复制 image...
将RGB转换为灰度: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) 将RGB转换为HSV: hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HSV) 将RGB转换为LAB: lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2LAB) 将图像转换为不同的颜色空间对于某些计算机视觉任务(如阈值处理、边缘检测和目标跟踪)非常有用。
是一个涉及图像处理和计算机视觉的问题。RGB是一种表示颜色的方式,它代表红色(R)、绿色(G)和蓝色(B)三个颜色通道的强度值。 在图像处理中,可以使用各种算法和技术来获取图像中特定像素点的RGB值...
def img_to_char(image_path, raw_width, raw_height, task): width = int(raw_width / 6) height = int(raw_height / 15) #以RGB模式打开 im = Image.open(image_path).convert('RGB') im = im.resize((width, height), Image.NEAREST) ...