我一直在使用https://gist.github.com/chsasank/4d8f68caf01f041a6453e67fb30f8f5a進行圖像處理。這需要一個只有一個通道的圖像(請參閱assert len(image.shape) == 2
)如何調整代碼使其適用於彩色圖像 - 因此具有三個通道的圖像?如何適應彩色圖像灰度圖像的算法?
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最簡單的方法是將圖像分成多個通道,然後在重新映射後合併回來。
# make sure it's not gray
assert len(image.shape) == 3
# grab the image resolution
shape = image.shape[:2]
# random_state, gaussian and meshgrid
.
.
.
#calculate indices just as before
indices = np.reshape(x+dx, (-1, 1)), np.reshape(y+dy, (-1, 1))
# split the image into 3 channels
b, g, r = cv2.split(image)
# do the mapping on all of the channels separately
b = map_coordinates(b, indices, order=1).reshape(shape)
g = map_coordinates(g, indices, order=1).reshape(shape)
r = map_coordinates(r, indices, order=1).reshape(shape)
# return merged result
return cv2.merge((b,g,r))
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這個問題有什麼不好? – Make42
它可能取決於所選的算法。您可以將算法分別應用於每個顏色通道然後以某種方式合併,之前您可以將圖像灰度化,也可以在之前將顏色轉換爲不同的顏色空間或完全不同的顏色空間。 – Trilarion