轉換cv2.mean（）到其他顏色模型（LAB）

使用的OpenCV 2（3.1.0）和Python 2.7如果傳遞的圖像或視頻幀cv2.mean()你喜歡轉換cv2.mean（）到其他顏色模型（LAB）

(57.679779052734375, 70.36699761284721, 102.41968960232204, 0.0)

輸出的輸出

返回的值是否遵循BGR的OpenCV約定（不是 RGB），最後一個值是什麼意思？
如果我想轉換的值恢復成L 一個 B顏色模型這樣做有什麼不重新計算平均值的最佳方式？

使用colormath模塊從RGB轉換時，轉換爲LAB和inputI我試圖XYZ到實驗室，但如果我使用手動在線的顏色轉換器輸入（RGB）並不像同色開始是不是我所期待的作爲源圖像的平均/幀

from colormath.color_objects import XYZColor, sRGBColor,LabColor 
    from colormath.color_conversions import convert_color 
    #RGB-Blue RGB-Green RGB-Red 
    #57.6797790527 70.3669976128 102.4196896023 

    #BGR 
    #107 127 133 


    rgb = sRGBColor(133, 127, 107) 
    xyz = convert_color(rgb, XYZColor, target_illuminant='d50') 
    lab = convert_color(xyz,LabColor)

來源

2017-03-01 mobcdi

它獨立計算每個通道的平均值。結果包含每個頻道的一個平均值，以相同的順序（否則沒有意義）。具體渠道代表的是什麼與該功能無關。 |如果結果有4個值，那麼您將它傳遞給4通道圖像 - 具有透明度的東西。您可以通過檢查輸入數組的「形狀」屬性來輕鬆驗證。 –

我是我的情況，它是通過cv2.VideoCapture訪問的視頻的幀，並閱讀（） – mobcdi

所以OpenCV的都有自己的針對不同的色彩空間值的範圍，而這又取決於類型慣例您使用的圖像。例如，CV_64具有與CV_32和CV_16等不同的轉換等式。

有關示例:(從技術上講，如果你沒有對文檔的一些功課你會從here理解它）

如果[R，G，B] = [220，233，119]和你去this website並將其轉換

Lab值將是

[L，A，b] = [89.31，-20.33，53.44]

現在，在OpenCV中，對於類型CV_32FC3，所述實驗室轉換將是如下：

[R, G, B][220, 233, 119] = CV[L, a, b][2.55 * 89.31, 128 + (-20.33), 128 + 53.44]

注意 - 重要使用約定時檢查圖像的類型。

或者，如果你有動機，你爲什麼不創建與所有通道的圖像具有相同的值，使用Imgproc.cvtcolor它們轉換成任何你想要的色彩空間，然後拿出公式？我就是這麼做的。在改變圖像類型後，文檔解決了這個困惑。

希望它有幫助！

來源

2017-03-01 16:43:47

感謝您加入。也許一些額外的背景將有所幫助。我對將幀X或Y轉換爲另一種顏色模型不感興趣。我正在採取個別幀的意思來建立一個數據集，以將視頻表示爲1圖像。我設置高度，但沿着寬度的每個像素代表一個框架，並用其平均值着色。我將使用k-means來聚類LAB顏色，以查看是否只使用顏色就能看到原始視頻的片段。我寧願不創建多個圖像，只是從RGB轉換到實驗室，其中歐幾里德距離可以用於羣集 – mobcdi

如果我理解正確，你有一個視頻，你掃描它逐幀（RGB）計算其平均值並保存它作爲實驗室。然後用這些值，用k-means進行分類。我真的不明白問題所在，看起來很簡單。 –

Yip容易說，但絆腳地做轉換，而不需要創建一個臨時圖像，只是爲了將其轉換爲實驗室 – mobcdi

轉換cv2.mean（）到其他顏色模型（LAB）

回答

相關問題