将 RGB 转换为 LAB 以获得多个值

Question

我写了一段代码，它给出了图像的平均 RGB 值。现在除了 RGB 值之外，我还想要一个 LAB 值。我找到了一个代码来进行转换，但是当我运行代码时，它只给我最后一个值。

因此，使用这段代码，我接收到平均 RGB 并将其放入数据帧中：

import cv2 as cv
import glob
import numpy as np
from skimage import io
import pandas as pd
from colormath.color_objects import sRGBColor, LabColor
from colormath.color_conversions import convert_color

path = "image.jpg"
img_number = 1

for file in glob.glob(path):
    print(file)
    img = cv.imread(file)
    scale_percent = 60
    width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
    height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
    dim = (width, height)
    imgr = cv.resize(img, dim, interpolation=cv.INTER_AREA)

    hsv = cv.cvtColor(imgr, cv.COLOR_BGR2HSV)
    blur0 = cv.medianBlur(hsv, 11)

    low_yellow = np.array([10, 42, 220])
    high_yellow = np.array([30, 255, 255])

    mask = cv.inRange(blur0, low_yellow, high_yellow)
    res = cv.bitwise_and(imgr, imgr, mask=mask)

    cv.imwrite("image"+str(img_number)+".jpg", res)
    img_number +=1


path1 = "Image/*.jpg"
img_number = 1

result_df = pd.DataFrame()
for file in glob.glob(path1):
    image = io.imread(file)
    x = image[np.all(image != 0, axis=2)].mean(axis=0)
    result_df = pd.concat((result_df, pd.DataFrame(x)), axis=1)
    df_t = result_df.T
    df_lab = rgb_to_cielab(df_t)
    df_t.columns = ['R', 'G', 'B']
    df_t.loc['Mean'] = df_t.mean()

    df = df_t.round(decimals=1)
df.to_excel("Excel.xlsx")

当我想将我的 RGB 值转换为 LAB 时，我发现这段代码可以进行转换：

def rgb_to_cielab(a):
"""
a is a pixel with RGB coloring
"""
a1,a2,a3 = a/255

color1_rgb = sRGBColor(a1, a2, a3);

color1_lab = convert_color(color1_rgb, LabColor);

return color1_lab

当我运行这段代码时，它只提供最后一个值。我很确定我正在创建一个循环，但我不知道如何修复它。有人可以帮我解决这个问题吗？

我知道我的标题与我真正的问题有点不同，但也许有人知道获取 LAB 值的更简单方法？

Answer 1

简答

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有关 official documentation 的更多详细信息。

长答案

使用这些公式进行您自己的转换。

请记住，没有一个单独的实验室（取决于您使用的 CIE），因此您可能需要在必要时调整这些值。

将 RGB 转换为 LAB 以获得多个值

Conversion RGB into LAB for multiple values

python

rgb

numpy

colors

cielab