如何将颜色从 HSV 更改回 RGB

Question

我正在做一个小实验来调试我的项目。 我正在尝试操纵 HSV 颜色空间上的色调值，以查看当我将其更改回 RGB 时对它的影响。

我有一个带有整个蓝色背景的简单图像，里面有一个红色圆圈。 我将其从 RGB 转换为 HSV，然后更改其中一个值，然后将其恢复为以前的值（请参阅代码，我无法仅用文字来很好地解释它）。 我期待图像保持不变，但令我惊讶的是，当我将其从 HSV 更改回 RGB 时，它会给出不同的图像。

import cv2
import sys
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from bqplot import pyplot as bq
import math
import os

ori_image = cv2.imread('../test.png')
image = np.float32(ori_image)
image = cv2.cvtColor(ori_image,cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)
hues=np.round(image[:,:,0]/255*360)
np.place(hues,hues==229,50)
np.place(hues,hues==50,229)
hues=hues/360*255
temp_image = image.copy()
temp_image[:,:,0]=hues
temp_image=cv2.cvtColor(temp_image,cv2.COLOR_HSV2RGB)
plt.imshow(temp_image)
plt.show()

有人可以对此做出解释吗？

Answer 1

基本上，您只是在第二次转换中使用了错误的ColorConversionCode 。 如果使用COLOR_BGR2HSV_FULL进行“前向转换”，则需要使用COLOR_HSV2BGR_FULL进行“后向转换”。 您使用COLOR_HSV2RGB ，这在两个方面确实是错误的：（1）您转换为 RGB 而不是 BGR，以及（2）您没有对 H 通道使用完全转换。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

orig_image = np.ones((400, 400, 3), np.uint8)
orig_image[:, :, 0] *= 255
orig_image[:, :, 1:3] = 0
cv2.circle(orig_image, (100, 100), 50, (0, 0, 255), cv2.FILLED)

image = np.float32(orig_image)                                  # this line is ignored either way
image = cv2.cvtColor(orig_image, cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)
hues = np.round(image[:, :, 0] / 255 * 360)
np.place(hues, hues == 229, 50)
np.place(hues, hues == 50, 229)
hues = np.round(hues / 360 * 255)                               # Use np.round here, too, to prevent integer cutting
temp_image = image.copy()
temp_image[:, :, 0] = hues
temp_image = cv2.cvtColor(temp_image,  cv2.COLOR_HSV2BGR_FULL)  # You need to use the proper color conversion code here

plt.figure(1)
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(orig_image), plt.title('Original image')
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(temp_image), plt.title('Modified image')
plt.savefig('C:/Users/c.wilde/Desktop/output.png')
plt.show()

注意：Matplotlib 使用 RGB 排序，OpenCV BGR 排序，这就是图中蓝色和红色反转的原因。

另外，请注意：我在hues = np.round(hues / 360 * 255)处添加了舍入，因为image和temp_image （在转换为 BGR 之前）由于“整数切割”而略有不同； image的主要值是171 ，而temp_image主要值是170 。 转换为 BGR 后的主要结果是相同的，但为了完整起见，我想提一下。

希望有帮助！