Question

我对将RGB值转换为YCbCr配色方案感到困惑。我使用了这个等式：

int R, G, b;

double Y = 0.229 * R + 0.587 * G + 0.144 * B;
double Cb = -0.168 * R - 0.3313 * G + 0.5 * B + 128;
double Cr = 0.5 * R - 0.4187 * G - 0.0813 * B + 128;

YCbCr的预期输出在0-255之间归一化，我很困惑，因为我的一个来源说它在0-1范围内归一化。而且它进展顺利，但是当我让LipMap分离/检测到脸上的嘴唇时，我遇到了问题，我实现了这个：

double LipMap = Cr*Cr*(Cr*Cr-n*(Cr/Cb))*(Cr*Cr-n*(Cr/Cb));

n返回0-255，n的等式为：n = 0.95 *（求和（Cr * Cr）/求和（Cr / Cb））但另一个消息来源说：n = 0.95 *（（（1 / k）*总和（Cr * Cr））/（（1 / k）*总和（Cr / Cb）））其中k等于面部图像中的像素数。

据我所知，它会返回0-255的结果，但在我的程序中，它总是会返回大数字，甚至不会给我0-255。

那么有人可以帮我实现这个并解决我的问题吗？

Answer 1

根据您在评论中链接的来源，看起来第一个来源中的等式或描述都是错误的：

如果你使用范围[0,255]中的RGB值和给定的转换（你的Cb转换与btw不同。）你应该得到Cr和Cb值范围。

现在，如果你计算 n = 0.95 *（ΣC_r ² /Σ（C _r / C _b））您会注意到C _r ²的值范围为[0,65025]而C _r / C _b在[0,255]范围内（假设C _b = 0是不可能的，因此最高值为255/1 = 255）。 / p>

如果你进一步假设一个具有相当高的红色和低蓝色成分的图像，你将获得 n 的值高于该论文中所述的值：

常数η适合范围0..255
的最终值

第二篇论文陈述了这一点，这更有意义恕我直言（虽然我不知道他们是否将C _r和C _b归一化到范围[0,1] ]在计算之前或者如果它们将结果归一化可能导致C _r ²和C _r / C _{之间的差异更大b'/子>）：}

其中（Cr）2，（Cr / Cb）都归一化为范围[0 1]。

注意，为了将C _r和C _b归一化到[0,1]范围，你需要将方程的结果除以255或者只需在范围[0,1]中使用RGB并添加0.5而不是128：

//assumes RGB are in range [0,1]
double Cb = -0.168 * R - 0.3313 * G + 0.5 * B + 0.5;
double Cr = 0.5 * R - 0.4187 * G - 0.0813 * B + 0.5;

LipMap检测中的YCbCr

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