根据时间函数绘制图像rgb值

时间:2017-08-14 16:36:58

标签: python opencv image-processing matplotlib colors

有没有办法只计算一个数字来表示图像中像素的rgb值?我试图将我的ROI颜色变化随着时间的推移可视化。我的时间函数和y作为我的rgb值。最初,我平均得到的像素rgb值。例如[84 90 135] = 103并将其绘制为我的第一个点,但我意识到这可能是错误的表示?[135 90 84]也给出了相同的平均值,但它们实际上代表了不同的颜色?这意味着我会得到错误的图表。

编辑:很抱歉,最近的更新试图修复我的图表。 我不知道为什么但是我无法绘制数据的折线图,只适用于点标记或圆形标记

尝试跟踪图像的颜色数据,当它接近像enter image description here

这样的白色时

我期待当它接近白色时该值会继续增加,因为白色的十进制代码是255 255 255,所以趋势应该向上倾斜?但是我得到了结果,否则,这是我在绘制图像的b,g,r值时得到的结果,它并没有真正向我显示很多信息。

This is the result I got when I plot the b,g,r value of the 99 of the images。代码如下所示:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


path = 'R:\\xx\\'
path1 = 'R:\\xx\\'

def BlueComponent(im_file):
    im = cv2.imread(im_file) #return blue value
    im1 = im[788, 526]
    b = im1[0]
    return b

def GreenComponent(im_file):
    im = cv2.imread(im_file) #return green value 
    im1 = im[788, 526]
    g = im1[1]
    return g

def RedComponent(im_file): #return red value 
    im = cv2.imread(im_file)
    im1 = im[788, 526]
    r = im1[2]
    return r


myBlueList = []
myGreenList = []
myRedList = []
myList = []
num_images = 99 # number of images

dotPos = 0
for i in range(1770, 1869): # loop to auto-generate image names and run prior function 
    image_name = path + 'Cropped_Aligned_IMG_' + str(i) + '.png' # for loop runs from image number 1770 to 1868
    myBlueList.append(BlueComponent(image_name))
    myGreenList.append(GreenComponent(image_name))
    myRedList.append(RedComponent(image_name))
    myList.append(dotPos)
    dotPos = dotPos + 0.5

print(myList)
print(myBlueList)
print(myGreenList)
print(myRedList)


for k in range(1770,1869):
    a = 'Cropped_Aligned_IMG_' + str(k)
    image_name = path + a + '.png'
    img_file = cv2.imread(image_name)

y = [myGreenList]
x = [myList]
y1 = [myBlueList]
y2 = [myRedList]


plt.xticks(np.arange(0.0 ,50.0, 0.5), rotation='vertical' )
plt.plot(x, y, 'g.-')
plt.plot(x, y1, 'b.-')
plt.plot(x, y2, 'r.-')
plt.title('Color Decimal Code Against Time')
plt.xlabel('Time(Hours)', labelpad=10)
plt.ylabel('Colour Code')
plt.show()

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

如果您只对颜色感兴趣,可以将RGB效果转换为Hue值。如果饱和度和强度也很重要,这当然是不够的。

对于中性值,这当然会失败。

请在网上搜索详细信息。

MIN = min(r,g,b)

MAX = max(r,g,b)

Hue =

  • 0如果MIN == MAX
  • 60°⋅(g - b)/(MAX - MIN)如果MAX == r
  • 60°⋅(2 +(b - r)/(MAX - MIN))如果MAX == g
  • 60°⋅(4 +(r - g)/(MAX - MIN))如果MAX == b

如果您只对变化感兴趣,而不是对颜色感兴趣,例如使用RGB色彩之间的距离。

评论中已经提出的另一个选项是组成一个3字节的值。

您无法以直观的方式完全显示1d中的3d变化。

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