python数字图像处理数据类型及颜色空间转换

目录

• 一、图像数据类型及转换
  • 1、unit8转float
  • 2、float转uint8
• 二、颜色空间及其转换
  • 例：rgb转灰度图
  • 其它的转换
  • 例：rgb转hsv

一、图像数据类型及转换

在skimage中，一张图片就是一个简单的numpy数组，数组的数据类型有很多种，相互之间也可以转换。这些数据类型及取值范围如下表所示：

Data type	Range
uint8	0 to 255
uint16	0 to 65535
uint32	0 to 232
float	-1 to 1 or 0 to 1
int8	-128 to 127
int16	-32768 to 32767
int32	-231 to 231 - 1

一张图片的像素值范围是[0,255], 因此默认类型是unit8, 可用如下代码查看数据类型：

from skimage import io,data
img=data.chelsea()
print(img.dtype.name)

在上面的表中，特别注意的是float类型，它的范围是[-1,1]或[0,1]之间。一张彩色图片转换为灰度图后，它的类型就由unit8变成了float

1、unit8转float

from skimage import data,img_as_float
img=data.chelsea()
print(img.dtype.name)
dst=img_as_float(img)
print(dst.dtype.name)

输出：

uint8
float64

2、float转uint8

from skimage import img_as_ubyte
import numpy as np
img = np.array([0, 0.5, 1], dtype=float)
print(img.dtype.name)
dst=img_as_ubyte(img)
print(dst.dtype.name)

输出：

float64
uint8

float转为unit8，有可能会造成数据的损失，因此会有警告提醒。

除了这两种最常用的转换以外，其实有一些其它的类型转换，如下表：

Function name	Description
img_as_float	Convert to 64-bit floating point.
img_as_ubyte	Convert to 8-bit uint.
img_as_uint	Convert to 16-bit uint.
img_as_int	Convert to 16-bit int.

二、颜色空间及其转换

如前所述，除了直接转换可以改变数据类型外，还可以通过图像的颜色空间转换来改变数据类型。

常用的颜色空间有灰度空间、rgb空间、hsv空间和cmyk空间。颜色空间转换以后，图片类型都变成了float型。

所有的颜色空间转换函数，都放在skimage的color模块内。

例：rgb转灰度图

from skimage import io,data,color
img=data.lena()
gray=color.rgb2gray(img)
io.imshow(gray)

其它的转换

用法都是一样的，列举常用的如下：

skimage.color.rgb2grey(rgb)

skimage.color.rgb2hsv(rgb)

skimage.color.rgb2lab(rgb)

skimage.color.gray2rgb(image)

skimage.color.hsv2rgb(hsv)

skimage.color.lab2rgb(lab)

 实际上，上面的所有转换函数，都可以用一个函数来代替

skimage.color.convert_colorspace(arr, fromspace, tospace)

表示将arr从fromspace颜色空间转换到tospace颜色空间。

例：rgb转hsv

from skimage import io,data,color
img=data.lena()
hsv=color.convert_colorspace(img,'RGB','HSV')
io.imshow(hsv)

在color模块的颜色空间转换函数中，还有一个比较有用的函数是

skimage.color.label2rgb(arr), 可以根据标签值对图片进行着色。以后的图片分类后着色就可以用这个函数。

例：将lena图片分成三类，然后用默认颜色对三类进行着色

from skimage import io,data,color
import numpy as np
img=data.lena()
gray=color.rgb2gray(img)
rows,cols=gray.shape
labels=np.zeros([rows,cols])
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if(gray[i,j]<0.4):
            labels[i,j]=0
        elif(gray[i,j]<0.75):
            labels[i,j]=1
        else:
            labels[i,j]=2
dst=color.label2rgb(labels)
io.imshow(dst)

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