import cv2
from skimage import data,color
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
L=255
def GetR(gray):
if gray<L/2:
return 0
elif gray>L/4*3:
return L
else:
return 4*gray-2*L
def GetG(gray):
if gray<L/4:
return 4*gray
elif gray>L/4*3:
return 4*L-4*gray
else:
return L
def GetB(gray):
if gray<L/4:
return L
elif gray>L/2:
return 0
else:
return 2*L-4*gray
img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像
cv2.imshow("original",img)
grayimg=color.rgb2gray(img) * 255#将彩色图片转换为灰度图片
colorimg=np.zeros(img.shape,dtype='uint8')
for ii in range(img.shape[0]):
for jj in range(img.shape[1]):
r,g,b=GetR(grayimg[ii,jj]),GetG(grayimg[ii,jj]),GetB(grayimg[ii,jj])#灰度值到彩色变换
colorimg[ii,jj,:]=(r,g,b)
cv2.imshow("result",colorimg)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
plt.imshow(colorimg)
算法:彩色变换是将红色变换、绿色变换和蓝色变换的映射关系绘制到一幅图像,可以表示灰度图像到彩色图像的红色通道、绿色通道和蓝色通道的映射关系。
f(x,y)表示位于空间位置(x,y)处的像素的灰度值(强度),fR(x,y)表示f(x,y)经过红色变换后的结果,fG(x,y)表示f(x,y)经过绿色变换后的结果,fB(x,y)表示f(x,y)经过蓝色变换后的结果。fR(x,y)、fG(x,y)、fB(x,y)分别作为红色通道、绿色通道、蓝色通道的亮度值,合成了RGB彩色图像在空间位置(x,y)处的颜色fRGB(x,y)。
L为灰度图像的最大灰度值。一般情况下,L为255,以fR(x,y)、fG(x,y)、fB(x,y)分别作为红色变换、绿色变换、蓝色变换函数:
本文分享自 图像处理与模式识别研究所 微信公众号,前往查看
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