Потеря точности преобразования цветового пространства Python CV2

Question

Потеря точности преобразования цветового пространства Python CV2

1

Обратите внимание на следующее изображение:

Соблюдайте следующий код Python:

import cv2
img = cv2.imread("rainbow.png", cv2.IMREAD_COLOR)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # convert it to hsv
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_HSV2BGR) # convert back to BGR
cv2.imwrite("out.png", img)

Вот выходное изображение:

Если вы не можете видеть это, то здесь очевидна потеря визуальной точности. Для сравнения, здесь оригинал рядом с выходным изображением увеличен вокруг желтых:

Что здесь происходит? Есть ли способ предотвратить появление этих блочных артефактов? Мне нужно преобразовать в цветовое пространство HSL, чтобы повернуть оттенок, но я не могу этого сделать, если я собираюсь получить такие артефакты.

Как примечание, у выходного изображения нет артефактов, когда я не делаю два преобразования; сами преобразования действительно являются причиной.

jippyjoe4 06 янв. 2019, в 21:55

Источник

2

Может быть, это 8-битное изображение? Оттенок отображается от 360 градусов до 180 градусов, чтобы оставаться ниже 255 - предел 8-разрядного числа без знака. Таким образом, есть зернистость оттенка 2 степени.
Mark Setchell 06 янв. 2019, в 21:01
0

@MarkSetchell, вы правы, это 8-битное изображение. Так что я могу сделать, чтобы избежать этого?
jippyjoe4 06 янв. 2019, в 21:08
0

Я не на компьютере, чтобы проверить, но я бы попробовал float а не 8-разрядный.
Mark Setchell 06 янв. 2019, в 21:11

Показать ещё 1 комментарий

Теги:

python

opencv

image

colors

cv2

1 ответ

Ещё вопросы

Может быть, это 8-битное изображение? Оттенок отображается от 360 градусов до 180 градусов, чтобы оставаться ниже 255 - предел 8-разрядного числа без знака. Таким образом, есть зернистость оттенка 2 степени.
@MarkSetchell, вы правы, это 8-битное изображение. Так что я могу сделать, чтобы избежать этого?
Я не на компьютере, чтобы проверить, но я бы попробовал float а не 8-разрядный.

Mark Setchell · Accepted Answer · 2019-01-07T07-30-00.000Z

Вернитесь к компьютеру сейчас - попробуйте так:

#!/usr/bin/env python3
import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread("rainbow.png", cv2.IMREAD_COLOR)
img = img.astype(np.float32)/255           # go to 32-bit float on 0..1

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # convert it to hsv
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_HSV2BGR) # convert back to BGR
cv2.imwrite("output.png", (img*255).astype(np.uint8))

Я думаю, что проблема заключается в том, что когда вы используете 8-битное представление без знака, оттенок "сплющивается" из диапазона 0..360 в диапазон 0..180 с шагом 2 градуса, чтобы оставаться в пределах 8-битного диапазон без знака 0..255, вызывающий шаги между соседними значениями. Решение состоит в том, чтобы перейти к 32-разрядным числам с плавающей запятой и масштабировать до диапазона 0..1.