numpy的轉化RGB圖像YIQ色彩空間

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對於I類需要改造RGB圖像YIQ。我們已被告知，該轉換可以通過進行：numpy的轉化RGB圖像YIQ色彩空間

我開始寫與環的馬西代碼有矩陣乘法，然後我發現了一個功能

skimage.color.yiq2rgb(imYIQ)

當我向裏面看看他們在做什麼時，我會說以下（我正在複製東西，所以它會更清晰）：

yiq_from_rgb = yiq_from_rgb = np.array([[0.299,  0.587,  0.114], 
           [0.59590059, -0.27455667, -0.32134392], 
           [0.21153661, -0.52273617, 0.31119955]]) 
return np.dot(arr, yiq_from_rgb.T.copy())

當arr僅僅是RGB PIC作爲基質

我試圖理解爲什麼這個工程？他們爲什麼要採用轉置矩陣？（.T）當arr形狀與yiq_from_rgb不同時，點積如何工作？

來源

2017-10-28 Dvir Itzko

從[該文檔（https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dot.html#numpy.dot） - '對於2 d陣列它等價於矩陣乘法'。 – wwii

也許它需要轉置，因爲圖像數組* *轉置*從所需的轉換規格？ – wwii

[座標約定]（http://scikit-image.org/docs/dev/user_guide/numpy_images.html#coordinate-conventions） - 圖像數組的尺寸是（row，col，ch）。所以一個5x10的圖像將具有（10,5,3）的形狀;紅色通道是'arr [：，：，0]'，藍色是'arr [：，：，1]'... – wwii

在包含用於轉換的矩陣的參考圖中，變換矩陣是在RGB通道的左側。因此，在您的RGB圖像的第一像素，姑且稱之爲(p1r, p1g, p1b)對應於R，G，B通道分別，我們需要與變換矩陣相乘，總結的結果，如：

y1y = (0.299*p1r + 0.587*p1g + 0.114*p1b) 
y1i = (0.596*p1r - 0.275*p1g - 0.321*p1b) 
y1q = (0.212*p1r - 0.523*p1g + 0.311*p1b)

其中(y1y,y1i,y1q)是在取整/取得int後，生成的YIQ圖像中第一個像素的值。我們對整個RGB圖像中的所有像素進行相同的乘法運算，並獲得所需的YIQ圖像。

現在，因爲它們在使用np.dot(arr, yiq_from_rgb.T)，這整個實施有加權計算出正確的變換矩陣需要被調換。並且copy只是爲了這個轉換的目的而具有專門的轉置轉換矩陣。

另外，注意違揹你的身材，在np.dot() RGB陣列是變換矩陣的左側。

來源

2017-10-28 15:41:49 kmario23

我已經看到一些*表示*結果也需要除以255 。 – wwii

numpy的轉化RGB圖像YIQ色彩空間

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