使用 Numpy 在 python 中移动 HSV 像素值

Question

我正在尝试转换（移动）HSV 图像（取自视频帧）中每个像素的值。

想法是通过使用以下等式将红色和黄色值反转为蓝色值，将黄色和红色反转为蓝色（以避免在程序后面使用三个阈值，而我只能使用一个）。

(Hue + 90) % 180 (in OpenCV 3 Hue is in range [0,180])

这是我想出的：

hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV);
H = hsv[:,:,0]
mask= [H<75 and H>128]
print("orig",hsv[mask])
hsv[mask] = ((hsv[mask]+90) % 180)

不幸的是，它不起作用，因为我选择了整个色调通道而不是它的像素值

Answer 1

这里有两种不同的可能性，我不确定您想要哪一种，但实现起来都很简单。您可以反转（反转可能是一个更好的词）彩虹色相，您可以使用 180 - hue 来实现。或者您可以像您提到的那样使用 (hue + 90) % 180 将颜色移动 180 度。

反转颜色：

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(hsv)
rev_h = 180 - h
rev_hsv = cv2.merge([rev_h, s, v])
rev_img = cv2.cvtColor(rev_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

改变颜色：

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(hsv)
shift_h = (h + 90) % 180
shift_hsv = cv2.merge([shift_h, s, v])
shift_img = cv2.cvtColor(shift_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

这些是在 OpenCV 中惯用的方法。

现在你想做和上面一样的事情，但只针对满足条件的一些被屏蔽的像素子集。这并不难做到；如果你想移动一些蒙版像素：

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(hsv)
h_mask = (h < 75) | (h > 128)
h[h_mask] = (h[h_mask] + 90) % 180
shift_hsv = cv2.merge([h, s, v])
shift_img = cv2.cvtColor(shift_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

Answer 2

色相通道为uint8类型，取值范围为[0, 179]。因此，当加上一个大数或一个负数时，Pythonreturns一个垃圾数。这是我基于变色代码的解决方案：

img_hsv = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(img_hsv)
shift_h = random.randint(-50, 50)
h = ((h.astype('int16') + shift_h) % 180).astype('uint8')
shift_hsv = cv2.merge([h, s, v])

用于随机色调、饱和度和值偏移。根据 :

切换频道

def shift_channel(c, amount):
   if amount > 0:
        lim = 255 - amount
        c[c >= lim] = 255
        c[c < lim] += amount
    elif amount < 0:
        amount = -amount
        lim = amount
        c[c <= lim] = 0
        c[c > lim] -= amount
    return c

rand_h, rand_s, rand_v = 50, 50, 50
img_hsv = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(img_hsv)
# Random shift hue
shift_h = random.randint(-rand_h, rand_h)
h = ((h.astype('int16') + shift_h) % 180).astype('uint8')
# Random shift saturation
shift_s = random.randint(-rand_s, rand_s)
s = shift_channel(s, shift_s)
# Random shift value
shift_v = random.randint(-rand_v, rand_v)
v = shift_channel(v, shift_v)
shift_hsv = cv2.merge([h, s, v])
print(shift_h, shift_s, shift_v)
img_rgb = cv2.cvtColor(shift_hsv, cv2.COLOR_HSV2RGB)

使用 Numpy 在 python 中移动 HSV 像素值

Shifting HSV pixel values in python using Numpy

numpy

colors

opencv3.0

hsv