python数字图像处理数据类型及颜色空间转换

目录
  • 一、图像数据类型及转换
    • 1、unit8转float
    • 2、float转uint8
  • 二、颜色空间及其转换
    • 例:rgb转灰度图
    • 其它的转换
    • 例:rgb转hsv

一、图像数据类型及转换

在skimage中,一张图片就是一个简单的numpy数组,数组的数据类型有很多种,相互之间也可以转换。这些数据类型及取值范围如下表所示:

Data type Range
uint8 0 to 255
uint16 0 to 65535
uint32 0 to 232
float -1 to 1 or 0 to 1
int8 -128 to 127
int16 -32768 to 32767
int32 -231 to 231 - 1

一张图片的像素值范围是[0,255], 因此默认类型是unit8, 可用如下代码查看数据类型:

from skimage import io,data
img=data.chelsea()
print(img.dtype.name)

在上面的表中,特别注意的是float类型,它的范围是[-1,1]或[0,1]之间。一张彩色图片转换为灰度图后,它的类型就由unit8变成了float

1、unit8转float

from skimage import data,img_as_float
img=data.chelsea()
print(img.dtype.name)
dst=img_as_float(img)
print(dst.dtype.name)

输出:

uint8
float64

2、float转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)

输出:

float64
uint8

float转为unit8,有可能会造成数据的损失,因此会有警告提醒。

除了这两种最常用的转换以外,其实有一些其它的类型转换,如下表:

Function name Description
img_as_float Convert to 64-bit floating point.
img_as_ubyte Convert to 8-bit uint.
img_as_uint Convert to 16-bit uint.
img_as_int Convert to 16-bit int.

二、颜色空间及其转换

如前所述,除了直接转换可以改变数据类型外,还可以通过图像的颜色空间转换来改变数据类型。

常用的颜色空间有灰度空间、rgb空间、hsv空间和cmyk空间。颜色空间转换以后,图片类型都变成了float型。

所有的颜色空间转换函数,都放在skimage的color模块内。

例:rgb转灰度图

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

其它的转换

用法都是一样的,列举常用的如下:

skimage.color.rgb2grey(rgb)

skimage.color.rgb2hsv(rgb)

skimage.color.rgb2lab(rgb)

skimage.color.gray2rgb(image)

skimage.color.hsv2rgb(hsv)

skimage.color.lab2rgb(lab)

实际上,上面的所有转换函数,都可以用一个函数来代替

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

表示将arr从fromspace颜色空间转换到tospace颜色空间。

例:rgb转hsv

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

在color模块的颜色空间转换函数中,还有一个比较有用的函数是

skimage.color.label2rgb(arr), 可以根据标签值对图片进行着色。以后的图片分类后着色就可以用这个函数。

例:将lena图片分成三类,然后用默认颜色对三类进行着色

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)

以上就是python数字图像处理数据类型及颜色空间转换的详细内容,更多关于python图像数据类型颜色空间的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • python数字图像处理之高级形态学处理

    形态学处理,除了最基本的膨胀.腐蚀.开/闭运算.黑/白帽处理外,还有一些更高级的运用,如凸包,连通区域标记,删除小块区域等. 1.凸包 凸包是指一个凸多边形,这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内. 函数为: skimage.morphology.convex_hull_image(image) 输入为二值图像,输出一个逻辑二值图像.在凸包内的点为True, 否则为False 例: import matplotlib.pyplot as plt from skimage import d

  • Python+OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取

    目录 1.实现原理 2.使用的函数简述 3.代码实现过程 (1)读入原始图像 (2)获取mask (3)获取人物mask (4)获取人物 (5)新建一张与原始图一样大小的蓝色的背景图 (6)得到蓝色背景的mask 4.整体代码  利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物,并将提取出来的人或物添加在其他图像上. 1.实现原理 先通过cv.cvtColor()函数,将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像,然后通过cv.inRange()函数获得ROI区域的Mask,最后利用

  • python数字图像处理skimage读取显示与保存图片

    目录 引言 一.从外部读取图片并显示 二.程序自带图片 三.保存图片 四.图片信息 引言 skimage提供了io模块,顾名思义,这个模块是用来图片输入输出操作的.为了方便练习,也提供一个data模块,里面嵌套了一些示例图片,我们可以直接使用. 引入skimage模块可用: from skimage import io 一.从外部读取图片并显示 读取单张彩色rgb图片,使用skimage.io.imread(fname)函数,带一个参数,表示需要读取的文件路径.显示图片使用skimage.io.

  • python数字图像处理环境安装与配置过程示例

    目录 引言 一.需要的安装包 二.下载并安装 anaconda 三.简单测试 四.skimage包的子模块 引言 一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非

  • python数字图像处理像素的访问与裁剪示例

    目录 引言 引言 图片读入程序中后,是以numpy数组存在的.因此对numpy数组的一切功能,对图片也适用.对数组元素的访问,实际上就是对图片像素点的访问. 彩色图片访问方式为: img[i,j,c] i表示图片的行数,j表示图片的列数,c表示图片的通道数(RGB三通道分别对应0,1,2).坐标是从左上角开始. 灰度图片访问方式为: gray[i,j] 例1:输出小猫图片的G通道中的第20行30列的像素值 from skimage import io,data img=data.chelsea(

  • python数字图像处理实现直方图与均衡化

    在图像处理中,直方图是非常重要,也是非常有用的一个处理要素. 在skimage库中对直方图的处理,是放在exposure这个模块中. 1.计算直方图 函数:skimage.exposure.histogram(image,nbins=256) 在numpy包中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),两者大同小义. 返回一个tuple(hist, bins_center), 前一个数组是直方图的统计量,后一个数组是每个bin的中间值 import numpy as np from s

  • python数字图像处理数据类型及颜色空间转换

    目录 一.图像数据类型及转换 1.unit8转float 2.float转uint8 二.颜色空间及其转换 例:rgb转灰度图 其它的转换 例:rgb转hsv 一.图像数据类型及转换 在skimage中,一张图片就是一个简单的numpy数组,数组的数据类型有很多种,相互之间也可以转换.这些数据类型及取值范围如下表所示: Data type Range uint8 0 to 255 uint16 0 to 65535 uint32 0 to 232 float -1 to 1 or 0 to 1

  • python数字图像处理之图像的批量处理

    目录 正文 图片集合函数 批量读取 批量转换为灰度图 批量保存 正文 有些时候,我们不仅要对一张图片进行处理,可能还会对一批图片处理.这时候,我们可以通过循环来执行处理,也可以调用程序自带的图片集合来处理. 图片集合函数 skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None) 这个函数是放在io模块内的,带两个参数,第一个参数load_pattern, 表示图片组的路径,可以是一个str字符串.第二个参数load_func是一个回调函数,我

  • python数字图像处理图像的绘制详解

    目录 正文 一.用figure函数和subplot函数分别创建主窗口与子图 二.用subplots来创建显示窗口与划分子图 三.其它方法绘图并显示 正文 实际上前面我们就已经用到了图像的绘制,如: io.imshow(img) 这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制,绘制成功后,返回一个matplotlib类型的数据.因此,我们也可以这样写: import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) imshow()函数格式为: matp

  • python数字图像处理之对比度与亮度调整示例

    目录 skimage包的exposure模块 1.gamma调整 2.log对数调整 3.判断图像对比度是否偏低 4.调整强度 skimage包的exposure模块 图像亮度与对比度的调整,是放在skimage包的exposure模块里面 1.gamma调整 对原图像的像素,进行幂运算,得到新的像素值.公式中的g就是gamma值. 如果gamma>1, 新图像比原图像暗 如果gamma<1,新图像比原图像亮 函数格式为:skimage.exposure.adjust_gamma(image,

  • python数字图像处理之高级滤波代码详解

    本文提供许多的滤波方法,这些方法放在filters.rank子模块内. 这些方法需要用户自己设定滤波器的形状和大小,因此需要导入morphology模块来设定. 1.autolevel 这个词在photoshop里面翻译成自动色阶,用局部直方图来对图片进行滤波分级. 该滤波器局部地拉伸灰度像素值的直方图,以覆盖整个像素值范围. 格式:skimage.filters.rank.autolevel(image, selem) selem表示结构化元素,用于设定滤波器. from skimage im

  • Python数字图像处理之霍夫线变换实现详解

    在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线.圆.椭圆等. 在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换. 对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距.但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta).即可用(r,theta)来表示一条直线.其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角.如

  • python数字图像处理之估计噪声参数

    估计噪声参数 周期噪声的参数通常是通过检测图像的傅里叶谱来估计的. 只能使用由传感器生成的图像时,可由一小片恒定的背景灰度来估计PDF的参数. 来自图像条带的数据的最简单用途是,计算灰度级的均值和方差.考虑由 S S S表示的一个条带(子图像),并令 P S ( z i ) P_{S}(z_i) PS​(zi​), i = 0 , 1 , 2 , - , L − 1 i = 0, 1, 2, \dots, L-1 i=0,1,2,-,L−1表示 S S S中的像素灰度的概率估计(归一化直方图值)

随机推荐