Question

我正在尝试使用Python中的OpenCV将图像从RGB转换为LMS，反之亦然。据我了解，我应该使用给定的3x3转换矩阵并将其乘以3x1 RGB / LMS矩阵。可以在here中找到所使用的转换矩阵。

我已经在此站点上浏览了previously asked questions，但不幸的是，他们使用的是C ++语言，我还没有精通这种语言，也很难理解他们已经解决了他们的问题。

到目前为止，这是我的代码：[自2019-05-19起已解决]

import numpy as np
import cv2
#Transformation Matrix#
MsRGB  = np.zeros((3,3), dtype='float')
MHPE   = np.zeros((3,3), dtype='float')

MsRGB = np.array([[0.4124564, 0.3575761, 0.1804375],
                  [0.2126729, 0.7151522, 0.0721750],
                  [0.0193339, 0.1191920, 0.9503041]])

MHPE = np.array([[ 0.4002, 0.7076, -0.0808],
                 [-0.2263, 1.1653,  0.0457],
                 [      0,      0,  0.9182]])

Trgb2lms = MHPE @ MsRGB
Tlms2rgb = np.linalg.inv(Trgb2lms)

imgpath = "(insert file directory here)"
imgIN = cv2.imread(imgpath,cv2.IMREAD_UNCHANGED)
imgINrgb = cv2.cvtColor(imgIN, cv2.COLOR_BGR2RGB)

x,y,z = imgINrgb.shape
imgLMS = np.zeros((x,y,z), dtype='float')

imgReshaped = imgINrgb.transpose(2, 0, 1).reshape(3,-1)
imgLMS = Trgb2lms @ imgReshaped #Convert to LMS
imgOUT = Tlms2rgb @ imgLMS #Convert back to RGB

imgLMS = imgLMS.reshape(z, x, y).transpose(1, 2, 0).astype(np.uint8)
imgOUT = imgOUT.reshape(z, x, y).transpose(1, 2, 0).astype(np.uint8)

imgOUT = cv2.cvtColor(imgOUT, cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow('Input', imgIN)
cv2.imshow('LMS', imgLMS)
cv2.imshow('Output', imgOUT)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码现在能够使用给定的变换矩阵对给定的RGB图像执行线性变换。结果可以在here中找到。

Answer 1

根据您的问题的上下文，存在一些错误：

T。从您的代码上下文来看，应该改为Trgb2lms，所以我们需要更改它们。
根据我从问题中得到的信息，您正在对图像中的所有像素应用线性变换。为此，您需要重塑矩阵的形状，以使我们有三行，其中每一行对应一个像素，然后沿列显示所有像素。在这种情况下，reshape方法不正确。您不仅需要调整维度以使最后一个维度为第一，而且还需要将reshape的最后一个维度设置为-1。这意味着我们将自动填充列，使其包含图像中的像素总数。
最后，一旦执行了线性变换，就需要将矩阵重新调整为原始图像大小。您可以使用最终的reshape调用，并使用原始调用中的x, y和z来推断图像尺寸。请记住，当我们重塑形状时，通道优先，因此我们将不得不重新排列尺寸。完成转换后，您还想回到无符号8位精度。
还要进行比较，让我们通过逆变换来进行此操作，以确保我们拥有原始图像。

因此：

import numpy as np
import cv2
#Transformation Matrix#
MsRGB  = np.zeros((3,3), dtype='float')
MHPE   = np.zeros((3,3), dtype='float')

MsRGB = np.array([[0.4124564, 0.3575761, 0.1804375],
                  [0.2126729, 0.7151522, 0.0721750],
                  [0.0193339, 0.1191920, 0.9503041]])

MHPE = np.array([[ 0.4002, 0.7076, -0.0808],
                 [-0.2263, 1.1653,  0.0457],
                 [      0,      0,  0.9182]])

Trgb2lms = MHPE @ MsRGB

# Change
Tlms2rgb = np.linalg.inv(Trgb2lms)

imgpath = "(insert filename here)"
imgIN = cv2.imread(imgpath,cv2.IMREAD_UNCHANGED)
imgINrgb = cv2.cvtColor(imgIN, cv2.COLOR_BGR2RGB)

x,y,z = imgINrgb.shape
imgLMS = np.zeros((x,y,z), dtype='float')

#imgFlatten = imgINrgb.flatten()

# Change
imgReshaped = imgINrgb.transpose(2, 0, 1).reshape(3,-1)

# Change
imgLMS = Trgb2lms @ imgReshaped
imgOUT = Tlms2rgb @ imgLMS

# New
imgLMS = imgLMS.transpose(z, x, y).permute(1, 2, 0).astype(np.uint8)
imgOUT = imgOUT.transpose(z, x, y).permute(1, 2, 0).astype(np.uint8)

使用OpenCV将RGB图像转换为LMS，反之亦然

1 个答案: