python下對hsv顏色空間進行量化

由於工作需要，需要計算顏色直方圖來提取顏色特徵，但若不將顏色空間進行量化，則直方圖向量維數過高，不便於使用。但是看了opencv api後並未發現提供了相關函式能夠在計算顏色直方圖的同時進行量化，因此這部分功能只能自己實現。下面分為兩個部分進行介紹：

由於rgb模型不夠直觀，不符合人類視覺習慣，因此在進行顏色特徵提取前，需要將**從rgb顏色模型轉換為更符合人類視覺的hsv模型。在提取顏色特徵時，最常用的方法之一為顏色直方圖法，但一張中出現的顏色一般特別多，導致直方圖向量的維數較高，因此需要對hsv空間進行量化。根據人眼對顏色的感知特性，採用較為常用的量化方法，即按照如下對應關係進行量化：

基於上述量化表，將各顏色分量按照下述公式合成為72維一維向量：g=

9h+3

s+v g=9

h+3s

#-*-coding:utf-8-*-
import cv2
import numpy as np
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot as plt
defcolors
(imagepath):
img = cv2.imread(imagepath)
hsv = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_rgb2hsv)
nhsv = np.zeros(hsv.shape[:2], dtype=np.uint8)
t2 = datetime.now()
for i in range(hsv.shape[0]):
for j in range(hsv.shape[1]):
nhsv[i][j] = quantilize(hsv[i][j])
print datetime.now() - t2
hist = cv2.calchist([nhsv], [0], none, [72], [0,71]) # 40x faster than np.histogramfaster than np.histogram
plt.plot(hist,color = 'r')
plt.xlim([0, 72])
plt.show()
defquantilize
(value):
'''hsv直方圖量化
value : [21, 144, 23] h, s, v
opencv中，h-[0,180], s-[0,255], v-[0,255]
'''# value[0] = value[0] * 2
hlist = [20, 40, 75, 155, 190, 270, 290, 316, 360]
svlist = [21, 178, 255]
for i in range(len(hlist)):
if value[0] <= hlist[i]:
h = i % 8
break
for i in range(len(svlist)):
if value[1] <= svlist[i]:
s = i
break
for i in range(len(svlist)):
if value[2] <= svlist[i]:
v = i
break
return
9 * h + 3 * s + v

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#-*-coding:utf-8-*-
import cv2
import numpy as np
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot as plt
hlist = [20, 40, 75, 155, 190, 270, 290, 316, 360]
svlist = [21, 178, 255]
defquantilize
(h, s, v):
'''hsv直方圖量化'''
# value : [21, 144, 23] h, s, v
h = h * 2
for i in range(len(hlist)):
if h <= hlist[i]:
h = i % 8
break
for i in range(len(svlist)):
if s <= svlist[i]:
s = i
break
for i in range(len(svlist)):
if v <= svlist[i]:
v = i
break
return
9 * h + 3 * s + v
quantilize_ufunc = np.frompyfunc(quantilize, 3, 1) # 自定義ufunc函式，即將quantilize函式轉化為ufunc函式，其輸入引數為３個，輸出引數為１個。
defcolors
(img):
hsv = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_rgb2hsv)
nhsv = quantilize_ufunc(hsv[:,:,0], hsv[:,:,1], hsv[:,:,2]).astype(np.uint8) # 由於frompyfunc函式返回結果為物件，所以需要轉換型別

結果

[0, 11, 31490, 100, 3, 32685, 0, 28, 313, 0, 0, 3268, 31, 0, 558364, 6, 1, 441, 0, 0, 2301, 92, 0, 34056, 0, 1, 396, 0, 0, 2682, 84, 5, 712, 0, 137, 55, 0, 0, 1215, 20, 2, 224, 0, 3, 0, 0, 0, 13838, 56, 0, 23474, 63, 23, 1, 0, 0, 4764, 0, 0, 2335, 0, 25, 27, 0, 0, 2302, 5, 0, 1676, 1, 59, 389]

python下對hsv顏色空間進行量化

HSV顏色空間

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HSV顏色空間

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