ycbcr_img = np.zeros(rgb_img.shape)forxinrange(rgb_img.shape[0]):foryinrange(rgb_img.shape[1]): ycbcr_img[x, y, :] = np.round(np.dot(mat, rgb_img[x, y, :] *1.0/255) + offset)returnycbcr_imgdefycbcr2rgb(ycbcr_img): rgb_img = np.zeros(ycbcr_img.shape, dtype=np.uint...
rgb_image[i, j, :] = np.dot(transform_matrix_inv, ycbcr_image[i, j, :]) - np.dot(transform_matrix_inv, shift_matrix) return rgb_image.astype(np.uint8) 所需要的包以及绘图代码如下,绘图用到的就是上面定义的两个函数。首先将rgb转为ycbcr,在从ycbcr转为rgb: import numpy as np import i...
由此可见,PIL中并非按照这个公式进行“RGB”到“YCbCr”的转换。 转换后的图像lena_ycbcr如下: 模式“I” 模式“I”为32位整型灰色图像,它的每个像素用32个bit表示,0表示黑,255表示白,(0,255)之间的数字表示不同的灰度。在PIL中,从模式“RGB”转换为“I”模式是按照下面的公式转换的: I = R * 299/1000 ...
RGB转YCbCr:因为人眼对亮度比较敏感,而对于色度不那么敏感,所以,我们就先将RGB的数据转换到YCbCr色彩空间,便于下面的处理。 降采样:转到YCbCr色彩空间后,就可以将 Cb 和 Cr 这两个通道进行降采样,这里一般是将 2*2 个像素变为 1*1 个像素,虽然分辨率下降到了四分之一,但对于人眼来说差别是不大的。(这一步...
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4) HSI → RGB; 5) RGB → YIQ; 6) YIQ → RGB; 7) RGB → YUV; 8) YUV → RGB; 9) RGB → YCbCr; 10) YCbCr → RGB; 文末还附有两方面的扩展: 1)对“多图”的处理 2)对“视频”的处理 快来一起交流学习吧! 目录 1 RGB → CMY ...
转换后的图像lena_ycbcr如下: 模式“I” 模式“I”为32位整型灰色图像,它的每个像素用32个bit表示,0表示黑,255表示白,(0,255)之间的数字表示不同的灰度。在PIL中,从模式“RGB”转换为“I”模式是按照下面的公式转换的: I = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000 ...
9种,分别为1,L,P,RGB,RGBA,CMYK,YCbCr,I,F。 模式“1”为二值图像,非黑即白。但是它每个像素用8个bit表示,0表示黑,255表示白。 模式L”为灰色图像,它的每个像素用8个bit表示,0表示黑,255表示白,其他数字表示不同的灰度。在PIL中,从模式“RGB”转换为“L”模式是按照下面的公式转换的 ...
与正常图片相比,不良图片的最大特征就是一张图像里包含了大量暴露的皮肤区域,因此可初步通过皮肤区域检测法来快速完成对色情图片的识别。主要方法如下: 1) 将RGB通道的图像转为HSV或YCbCr通道的图像: 2) 分析转换后三通道的图像信息,目前对皮肤区域的定义区间如下: ...
PIL中有九种不同模式。分别为1,L,P,RGB,RGBA,CMYK,YCbCr,I,F。 原图像: 1、 模式“1”---二值图像 模式“1”为二值图像,非黑即白。但是它每个像素用8个bit表示,0表示黑,255表示白。下面我们将lena图像转换为“1”图像。 2、 模式“L”---灰度图像 ...