Question

对于一个有趣的项目，我想分析一些图像，特别是哪些颜色（色调）比其他颜色更明显。由于我想考虑颜色的“可见度”，仅计算像素的色调是不够的（例如，完美的黑色将计为红色，因为其色调为0°）。我提出了一个IMO的公式，足以满足我的项目。

目前我执行以下操作：

使用opencv读取图像（结果为BGR numpy数组）
将图像翻译为HSV
对于每个像素，计算其色调的可见性（来自饱和度和值），并将其与色调字母相加。

公式为color_visibility = sqrt(saturation * value)。因此，全红RGB=255,0,0; HSV=0,1,1会导致1，例如浅红色RGB=255,128,128; HSV=0,0.5,1会产生0.70。

这是我使用的（完整工作）代码：

import urllib
import cv2
import numpy as np

url = 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/02/Leuchtturm_in_Westerheversand_crop.jpg/299px-Leuchtturm_in_Westerheversand_crop.jpg'
image = np.asarray(bytearray(urllib.urlopen(url).read()), dtype="uint8")
image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)

d = {}
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
pixels = hsv.reshape((hsv.shape[0] * hsv.shape[1], 3))
for h,s,v in pixels:
    d[h] = d.get(h, 0.) + (s/255. * v/255.) ** 0.5

正如您可能猜到的，当图像有更多像素时，代码变得非常慢。

我的问题是，如何在没有dict和for-loop的情况下计算我的公式？也许直接用numpy？

Answer 1

您正在寻找的神奇之处在于np.bincount，因为它使用h值作为垃圾箱非常直接地转换为循环版本 -

H,S,V = pixels.T
d_arr = np.bincount(H, ((S/255.0) * (V/255.0))**0.5 )

请注意，结果数组可能包含零值计数

根据图像numpy数组

1 个答案: