我想将图像的颜色基础从RGB更改为其他颜色。我有一个要应用于每个像素的RGB的矩阵M,我们可以将其定义为x ij。
我目前正在迭代NumPy图像的每个像素并手动计算Mx ij。我什至无法对它们进行矢量化处理,因为RGB是1x3而不是3x1数组。
有一个更好的方法吗?也许是OpenCV或NumPy中的函数?
记不清执行此操作的规范方法(可能避免了转置),但这应该可行:
import numpy as np
M = np.random.random_sample((3, 3))
rgb = np.random.random_sample((5, 4, 3))
slow_result = np.zeros_like(rgb)
for i in range(rgb.shape[0]):
for j in range(rgb.shape[1]):
slow_result[i, j, :] = np.dot(M, rgb[i, j, :])
# faster method
rgb_reshaped = rgb.reshape((rgb.shape[0] * rgb.shape[1], rgb.shape[2]))
result = np.dot(M, rgb_reshaped.T).T.reshape(rgb.shape)
print np.allclose(slow_result, result)
如果是标准色彩空间之间的转换,则应使用Scikit Image:
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给定BGR格式的尺寸数组(宽度、高度、3),如何将此图像转换为sRGB空间?OpenCV()不实现此转换,也不实现对sRGB的任何转换。 我进行了一些研究,找不到任何函数做到这一点,甚至找不到一个我可以遵循的公式来实现我自己的函数。 有什么建议或指导吗?而为什么这种转型在互联网上是一件如此隐晦的事情呢?
本文向大家介绍使用OpenCV检测图像中的矩形,包括了使用OpenCV检测图像中的矩形的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了OpenCV检测图像中矩形的具体代码,供大家参考,具体内容如下 前言 1.OpenCV没有内置的矩形检测的函数,如果想检测矩形,要自己去实现。 2.我这里使用的OpenCV版本是3.30. 矩形检测 1.得到原始图像之后,代码处理的步骤是: (1)滤波