OpenCV Python - 替换图像中的通道

Question

我目前在 x 和 y 轴上使用 Sobel 过滤器并为此计算一个角度。 输出图像是 HSV 颜色空间中两个方向的加权平均值。

我试图用计算出的角度（[0，pi] 范围内的 1d 列表）替换 H 通道，然后如果 H 不为零，则将 S 和 V 通道设置为 255

我用来计算角度的代码是：

 Sx = cv2.Sobel(gray, -1, 1, 0, ksize=3)
 Sy = cv2.Sobel(gray, -1, 0, 1, ksize=3)
 theta = np.arctan2(Sy, Sx)

并交换频道：

color[:,:,0] = np.rad2deg(theta)
color[color[:, :, 0] > 0, 1] = 255
color[color[:, :, 0] > 0, 2] = 255

在交换频道之前，我有： 但交换后我得到：

我的预期结果类似于：

如果输入图像是带有黑色圆圈的白色背景

Answer 1

有几个与色彩空间相关的问题（HSV 和 BGR、数组 dtype 和范围）。 在大多数情况下，OpenCV 希望用户注意这些事情。

1. 您将 numpy 数组视为在 HSV 色彩空间中，但cv2.imshow将图像解释为 BGR。 color数组需要显式转换为 BGR，如下所示： cv2.imshow("image", cv2.cvtColor(color, cv2.COLOR_HSV2BGR))

2. 如果gray是 uint8 图像，则 Sx/Sy 将仅包含非负值。 这基本上将所有负导数设置为零，这是错误的。 建议将 Sobel ddepth 参数更改为 CV_32F（以确保输出为浮点数）： Sx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3) （对于Sy ）。 或者您可以明确确保gray.dtype为np.float32 。

3. np.rad2deg输出（理论上）在 [0, 360] 范围内，但表示图像的 numpy 数组应具有 [0, 255] 中的值。 这是处理这种情况的一种可能方法：

theta = np.arctan2(Sy, Sx)
# Instead of converting [-pi, pi] range to degrees, linearly convert
# the array to [0, 255] range using cv2.normalize.
hue_value = cv2.normalize(theta, dst=None, alpha=255.0, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
# Select nonzero values as a mask.
mask = np.logical_or(theta > 0.01, theta < -0.01)
color[:,:,0] = hue_value
color[mask, 1] = 255
color[mask, 2] = 255