Python |在不同颜色空间中可视化图像-yiteyi-C++库

OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个计算机视觉库，包含对图片或视频执行操作的各种功能。它最初由Intel开发，但后来由Willow Garage维护，现在由ITSEZ维护。这个库是跨平台的，它可以在多种编程语言上使用，如Python、C++等。

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让我们讨论一下可视化图像的不同方法，我们将以不同的格式表示图像，如灰度、RGB比例、热图、边缘图、光谱图等。

RGB图像：

RGB图像由三个不同通道的线性组合表示，分别是R（红色）、G（绿色）和B（蓝色）。对于单通道，此颜色空间中的像素强度由0到255之间的值表示。因此，由像素表示的一种颜色的可能性数量约为1600万[255 x 255 x 255]。

                       # Python program to read image as RGB                     
                                
                       # Importing cv2 and matplotlib module                     
                       import                                  cv2                     
                       import                                  matplotlib.pyplot as plt                     
                                
                       # reads image as RGB                     
                       img                                  =                                  cv2.imread(                                  'g4g.png'                                  )                     
                                
                       # shows the image                     
                       plt.imshow(img)                     

输出： 图片[1]-Python |在不同颜色空间中可视化图像-yiteyi-C++库

灰度图像：

灰度图像只包含一个通道。该颜色空间中的像素强度由0到255之间的值表示。因此，由像素表示的一种颜色的可能性是256。

                       # Python program to read image as GrayScale                     
                                
                       # Importing cv2 module                     
                       import                                  cv2                     
                                
                       # Reads image as gray scale                     
                       img                                  =                                  cv2.imread(                                  'g4g.png'                                  ,                                  0                                  )                     
                                
                       # We can alternatively convert                     
                       # image by using cv2color                     
                       img                                  =                                  cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)                     
                                
                       # Shows the image                     
                       cv2.imshow(                                  'image'                                  , img)                     
                                
                       cv2.waitKey(                                  0                                  )                     
                       cv2.destroyAllWindows()                     

输出： 图片[2]-Python |在不同颜色空间中可视化图像-yiteyi-C++库

YCrCb颜色空间：

Y代表亮度或亮度分量，Cb和Cr代表色度分量。Cb代表蓝色差异（蓝色分量和亮度分量的差异）。Cr代表红色差异（红色成分和亮度成分的差异）。

                       # Python program to read image                     
                       # as YCrCb color space                     
                                
                       # Import cv2 module                     
                       import                                  cv2                     
                                
                       # Reads the image                     
                       img                                  =                                  cv2.imread(                                  'g4g.png'                                  )                     
                                
                       # Convert to YCrCb color space                     
                       img                                  =                                  cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)                     
                                
                       # Shows the image                     
                       cv2.imshow(                                  'image'                                  , img)                     
                                
                       cv2.waitKey(                                  0                                  )                     
                       cv2.destroyAllWindows()                     

输出： 图片[3]-Python |在不同颜色空间中可视化图像-yiteyi-C++库

HSV颜色空间：

H: 色调代表主导波长。 S: 饱和度代表颜色的深浅程度。五：值表示强度。

                       # Python program to read image                     
                       # as HSV color space                     
                                
                       # Importing cv2 module                     
                       import                                  cv2                     
                                
                       # Reads the image                     
                       img                                  =                                  cv2.imread(                                  'g4g.png'                                  )                     
                                
                       # Converts to HSV color space                     
                       img                                  =                                  cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)                     
                                
                       # Shows the image                     
                       cv2.imshow(                                  'image'                                  , img)                     
                                
                       cv2.waitKey(                                  0                                  )                     
                       cv2.destroyAllWindows()                     

输出： 图片[4]-Python |在不同颜色空间中可视化图像-yiteyi-C++库

实验室颜色空间：

L- 代表轻盈。 A—— 颜色成分从绿色到洋红色不等。 B- 颜色成分从蓝色到黄色。

                       # Python program to read image                     
                       # as LAB color space                     
                                
                       # Importing cv2 module                     
                       import                                  cv2                     
                                
                       # Reads the image                     
                       img                                  =                                  cv2.imread(                                  'g4g.png'                                  )                     
                                
                       # Converts to LAB color space                     
                       img                                  =                                  cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)                     
                                
                       # Shows the image                     
                       cv2.imshow(                                  'image'                                  , img)                     
                                
                       cv2.waitKey(                                  0                                  )                     
                       cv2.destroyAllWindows()                     

输出： 图片[5]-Python |在不同颜色空间中可视化图像-yiteyi-C++库

图像的边缘映射：

边缘映射可以通过各种过滤器获得，比如拉普拉斯，索贝尔等。在这里，我们使用拉普拉斯生成边映射。

                     # Python program to read image                   
                     # as EdgeMap                   
                             
                     # Importing cv2 module                   
                     import                               cv2                   
                             
                     # Reads the image                   
                     img                               =                               cv2.imread(                               'g4g.png'                               )                   
                             
                             
                     laplacian                               =                               cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F)                   
                     cv2.imshow(                               'EdgeMap'                               , laplacian)                   
                             
                     cv2.waitKey(                               0                               )                   
                     cv2.destroyAllWindows()                   

输出： 图片[6]-Python |在不同颜色空间中可视化图像-yiteyi-C++库

图像的热图：

在热图表示法中，矩阵中包含的单个值表示为颜色。

                       # Python program to visualize                     
                       # Heat map of image                     
                                
                       # Importing matplotlib and cv2                     
                       import                                  matplotlib.pyplot as plt                     
                       import                                  cv2                     
                                
                       # reads the image                     
                       img                                  =                                  cv2.imread(                                  'g4g.png'                                  )                     
                                
                       # plot heat map image                     
                       plt.imshow(img, cmap                                  =                                  'hot'                                  )                     

输出： 图片[7]-Python |在不同颜色空间中可视化图像-yiteyi-C++库

光谱图像地图：

光谱图像贴图获得场景图像中每个像素的光谱。

                       # Python program to visualize                     
                       # Spectral map of image                     
                                
                       # Importing matplotlib and cv2                     
                       import                                  matplotlib.pyplot as plt                     
                       import                                  cv2                     
                                
                       img                                  =                                  cv2.imread(                                  'g4g.png'                                  )                     
                       plt.imshow(img, cmap                                  =                                  'nipy_spectral'                                  )                     

输出： 图片[8]-Python |在不同颜色空间中可视化图像-yiteyi-C++库

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THE END

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