有没有一种方法可以只计算一个数字来表示图像中像素的 rgb 值?我试图将我的 ROI 颜色随时间的变化可视化。x 作为我的时间函数,y 作为我的 rgb 值。最初,我平均我得到的像素 rgb 值。例如 [84 90 135] = 103 并将其绘制为我的第一点,但我意识到这可能是错误的表示?[135 90 84] 也给出了相同的平均值但它们实际上代表不同的颜色?这意味着我会得到错误的图表。
编辑:很抱歉延迟更新试图修复我的图表。 我不知道为什么,但我无法为我的数据绘制折线图,只能使用点标记或圆形标记
我原以为当它接近白色时该值会继续增加,因为白色的十进制代码是 255 255 255,所以趋势应该向上倾斜?但我得到了其他结果,这是我绘制图像的 b、g、r 值时得到的结果,它并没有真正显示给我太多信息。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
path = 'R:\\xx\\'
path1 = 'R:\\xx\\'
def BlueComponent(im_file):
im = cv2.imread(im_file) #return blue value
im1 = im[788, 526]
b = im1[0]
return b
def GreenComponent(im_file):
im = cv2.imread(im_file) #return green value
im1 = im[788, 526]
g = im1[1]
return g
def RedComponent(im_file): #return red value
im = cv2.imread(im_file)
im1 = im[788, 526]
r = im1[2]
return r
myBlueList = []
myGreenList = []
myRedList = []
myList = []
num_images = 99 # number of images
dotPos = 0
for i in range(1770, 1869): # loop to auto-generate image names and run prior function
image_name = path + 'Cropped_Aligned_IMG_' + str(i) + '.png' # for loop runs from image number 1770 to 1868
myBlueList.append(BlueComponent(image_name))
myGreenList.append(GreenComponent(image_name))
myRedList.append(RedComponent(image_name))
myList.append(dotPos)
dotPos = dotPos + 0.5
print(myList)
print(myBlueList)
print(myGreenList)
print(myRedList)
for k in range(1770,1869):
a = 'Cropped_Aligned_IMG_' + str(k)
image_name = path + a + '.png'
img_file = cv2.imread(image_name)
y = [myGreenList]
x = [myList]
y1 = [myBlueList]
y2 = [myRedList]
plt.xticks(np.arange(0.0 ,50.0, 0.5), rotation='vertical' )
plt.plot(x, y, 'g.-')
plt.plot(x, y1, 'b.-')
plt.plot(x, y2, 'r.-')
plt.title('Color Decimal Code Against Time')
plt.xlabel('Time(Hours)', labelpad=10)
plt.ylabel('Colour Code')
plt.show()
最佳答案
如果您只对颜色感兴趣,您可以将 RGB 元组转换为色调值。如果饱和度和强度也很重要,这当然是不够的。
对于中性值,这当然会失败。
详情请在网上搜索。
最小值 = 最小值(r,g,b)
MAX = 最大值(r,g,b)
色调 =
- 0 如果 MIN == MAX
- 60° ⋅ (g - b)/(MAX - MIN) 如果 MAX == r
- 60° ⋅ (2 + (b - r)/(MAX - MIN)) 如果 MAX == g
- 60° ⋅ (4 + (r - g)/(MAX - MIN)) 如果 MAX == b
如果您只对变化感兴趣,而不是对哪种颜色感兴趣,例如可以使用 RGB 图元之间的距离。
评论中已经建议的另一个选项是组成一个 3 字节的值。
您无法以直观的方式完全可视化 1d 中的 3d 变化。
关于python - 根据时间函数绘制图像 rgb 值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45679093/