【问题标题】:Different Color Result Between Python OpenCV and MATLABPython OpenCV和MATLAB之间的不同颜色结果
【发布时间】:2017-02-24 19:15:06
【问题描述】:

我要将 RGB 图像转换为 YIQ 图像,反之亦然。问题是 Python 给了我一个奇怪的图像,而 MATLAB 显示了正确的图像。我花了几个小时来弄清楚出了什么问题,但我仍然不知道。

我将 Python 3.5.2 与 OpenCV 3.1.0 和 MATLAB R2016a 一起使用。

RGB2YIQ 的 Python 代码:

import cv2 as cv
import numpy as np

def rgb2yiq(img):
   row, col, ch = img.shape
   Y = np.zeros((row,col))
   I = np.zeros((row,col))
   Q = np.zeros((row,col))
   for i in range(row):
      for j in range(col):
         Y[i,j] = 0.299 * img[i,j,2] + 0.587 * img[i,j,1] + 0.114 * img[i,j,0]
         I[i,j] = 0.596 * img[i,j,2] - 0.274 * img[i,j,1] - 0.322 * img[i,j,0]
         Q[i,j] = 0.211 * img[i,j,2] - 0.523 * img[i,j,1] + 0.312 * img[i,j,0]
   yiq = cv.merge((Y,I,Q))
   return yiq.astype(np.uint8)

def main():
   img = cv.imread("C:/Users/Kadek/Documents/MATLAB/peppers.jpg")
   img = rgb2yiq(img)
   cv.imwrite("YIQ.jpg",img)
   cv.namedWindow('Image', cv.WINDOW_NORMAL)
   cv.imshow('Image', img)
   cv.waitKey(0)
   cv.destroyAllWindows()

main()

RGB2YIQ 的 MATLAB 代码:

img = imread('peppers.jpg');
[row col ch] = size(img);

for x=1:row
  for y=1:col
      Y(x,y) = 0.299 * img(x,y,1) + 0.587 * img(x,y,2) + 0.114 * img(x,y,3);
      I(x,y) = 0.596 * img(x,y,1) - 0.274 * img(x,y,2) - 0.322 * img(x,y,3);
      Q(x,y) = 0.211 * img(x,y,1) - 0.523 * img(x,y,2) + 0.312 * img(x,y,3);
  end
end

yiq(:,:,1) = Y;
yiq(:,:,2) = I;
yiq(:,:,3) = Q;

figure, imshow(yiq);

Result for RGB2YIQ

YIQ2RGB 的 Python 代码:

import cv2 as cv
import numpy as np

def yiq2rgb(img):
   row, col, ch = img.shape
   r = np.zeros((row,col))
   g = np.zeros((row,col))
   b = np.zeros((row,col))
   for i in range(row):
      for j in range(col):
         r[i,j] = img[i,j,0] * 1.0 + img[i,j,1] * 0.9562 + img[i,j,2] * 0.6214
         g[i,j] = img[i,j,0] * 1.0 - img[i,j,1] * 0.2727 - img[i,j,2] * 0.6468
         b[i,j] = img[i,j,0] * 1.0 - img[i,j,1] * 1.1037 + img[i,j,2] * 1.7006
   rgb = cv.merge((b,g,r))
   return rgb.astype(np.uint8)

def main():
   img = cv.imread("YIQ.jpg")
   img = yiq2rgb(img)
   cv.imwrite("test.jpg",img)
   cv.namedWindow('Image', cv.WINDOW_NORMAL)
   cv.imshow('Image', img)
   cv.waitKey(0)
   cv.destroyAllWindows()

main()

YIQ2RGB 的 MATLAB 代码:

img = imread('YIQ.jpg');
[row col ch] = size(img);

for x=1:row
  for y=1:col
      R(x,y) = 1.0 * img(x,y,1) + 0.9562 * img(x,y,2) + 0.6214 * img(x,y,3);
      G(x,y) = 1.0 * img(x,y,1) - 0.2727 * img(x,y,2) - 0.6468 * img(x,y,3);
      B(x,y) = 1.0 * img(x,y,1) - 1.1037 * img(x,y,2) + 1.7006 * img(x,y,3);
  end
end

rgb(:,:,1) = R;
rgb(:,:,2) = G;
rgb(:,:,3) = B;

imwrite(rgb,'YIQ2RGB.jpg');

figure, imshow(rgb);

Result for YIQ2RGB

有人说我曾经在操作之前将图像转换为 float64。已经尝试过了,但没有任何改变。 我还使用 astype(np.uint8) 将 float64 转换为 uint8 以避免超出 [0..255] 的值。在MATLAB中没有这样的问题。

【问题讨论】:

  • 关于高效 numpy 编码的旁注:循环非常慢,向量化速度很快。因此,如果您希望程序在合理的时间内运行,请写 r[:,:] = img[:,:,0] 而不是 for i in range(row): j in range(col): r[i,j] = img[i,j,0]
  • 在python中,在for循环之前将img转换为float
  • @jadsq 是的,谢谢你的建议。之前没注意。
  • @Miki 我试过了,但没有任何改变。

标签: python matlab opencv image-processing ipython


【解决方案1】:

由于某些计算组件超出范围 [0,255],您显然面临饱和问题。钳位数值或调整增益。

然后似乎在某处交换了组件。

【讨论】:

  • 因此,我使用 astype(np.uint8) 将 float64 转换为 uint8。在MATLAB中没有这样的问题。
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