Skimage图像处理教程2）色彩空间变换

最为大家熟悉的色彩空间就是rgb色彩空间和灰度色彩空间了，除此之外HSV,YCbCr也都各有应用。这里我们就简单的介绍一下色彩空间变化，这就涉及到python中skimag.color的应用

首先skimage支持的色彩空间有：
[‘rgb’, ‘hsv’, ‘rgb cie’, ‘xyz’, ‘yuv’, ‘yiq’, ‘ypbpr’, ‘ycbcr’, ‘ydbdr’]
常用的操作有

# 转换色彩空间通用的方法 # arr是要转换的图片，fromspace是arr图片的色彩空间， # tospace是要转换成为的色彩空间。 skimage.color.convert_colorspace(arr, fromspace, tospace)#除此之外还有很多简短的方便的函数比如： Skimage.color.rgb2gray(rgb) Skimage.color.gray2rgb(gray) Skimage.color.hsv2rgb(hsv) Skimage.color.rgb2hsv(rgb)

下面我们就展示一个宇航员图片的例子，需要综合用到上一讲所涉及到的示例图片的读取，显示，以及显示图像的属性等知识。

import skimage img = skimage.data.astronaut() #读取图片 skimage.io.imshow(img) skimage.io.show()img_gray = skimage.color.rgb2gray(img) #灰度图 skimage.io.imshow(img_gray) skimage.io.show()img_hsv = skimage.color.rgb2hsv(img) #hsv空间 skimage.io.imshow(img_hsv) skimage.io.show()

上面是其对应的显示结果和属性，这里有一个坑就是变成了灰度图之后，整个图像会被归一化，还需要手动变成我们熟悉的0到255的强度，同时hsv空间的三个通道分别是色调H，饱和度S和明度V，色调是0到360度，其他两个都是0到1，这里变成hsv空间之后色调好像也被归一化了。之所以显示的这么魔性是因为数据的存储都是使用的numpy数据格式，并没有指明是什么色彩空间之类的，所以在imshow的时候应该就直接被当做了归一化的RGB图像进行显示了。

更多skimage教程请看这里

总结

以上是生活随笔为你收集整理的Skimage图像处理教程2）色彩空间变换的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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