RGB图像转换到HIS资源-CSDN下载

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需积分: 41 92 浏览量 2017-03-13 21:23:20 上传评论 1 收藏 1KB ZIP 举报

RGB图像和HIS图像在颜色表示上有显著差异。RGB（红绿蓝）是加性颜色模型，常用于显示器、电视等设备，它基于三种基本颜色的组合来创建各种颜色。而HIS（色调、饱和度、强度）是另一种颜色空间，更适合于色彩分析和处理，因为它更符合人眼对颜色的感知。在OpenCV库中，我们可以利用C++来实现RGB到HIS的转换。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的函数和数据结构，用于处理图像和视频。在这个过程中，我们需要了解以下几个关键概念： 1. **颜色空间转换**：OpenCV提供了`cv::cvtColor`函数，可以方便地在不同的颜色空间之间进行转换。例如，我们可以使用`CV_RGB2HLS`、`CV_RGB2HSV`或`CV_RGB2HIS`来将RGB图像转换为HIS。 2. **HIS颜色模型**：HIS中的H代表色调（Hue），表示颜色的基本种类，如红色、绿色或蓝色。S代表饱和度（Saturation），表示颜色的纯度，即颜色接近原色的程度。I代表强度（Intensity或Value），表示颜色的亮度或明暗程度。 3. **C++编程**：在C++中，我们首先需要包含OpenCV库，然后定义图像变量，通常使用`cv::Mat`类型。接着，可以读取RGB图像，调用`cvtColor`函数进行转换，最后可能需要写入新的HIS图像。 4. **代码示例**： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { // 读取RGB图像 cv::Mat rgbImage = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR); if (rgbImage.empty()) { std::cout << "无法读取图像" << std::endl; return -1; } // 创建HIS图像 cv::Mat hisImage; cv::cvtColor(rgbImage, hisImage, cv::COLOR_RGB2HIS); // 保存HIS图像 cv::imwrite("output.his", hisImage); std::cout << "RGB图像已成功转换为HIS图像" << std::endl; return 0; } ``` 这段代码展示了如何使用OpenCV和C++将RGB图像转换为HIS图像。需要注意的是，输入图像的路径应替换为实际的文件路径，且确保输出文件路径有效。 5. **应用**：HIS颜色空间转换在图像处理中有很多用途，如色彩分割、色彩分析和色彩增强等。例如，在医疗影像分析中，HIS可以帮助区分不同组织的色彩特征；在艺术效果中，调整HIS可以改变图像的整体色调和饱和度。 6. **优化与注意事项**：在进行颜色空间转换时，应考虑图像的大小和格式，以避免内存溢出或格式不兼容问题。此外，转换过程可能会导致图像质量损失，因此在处理过程中需要谨慎选择合适的参数和方法。通过理解RGB和HIS颜色模型以及OpenCV提供的功能，我们可以有效地在C++环境中实现RGB到HIS的转换，并利用这一技术解决各种计算机视觉问题。在实际项目中，可能还需要结合其他图像处理技术，如滤波、边缘检测等，以达到更精确的分析和处理结果。

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#include<opencv2\core\core.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> #include<opencv2\opencv.hpp> #include<vector> #define PI 3.1416 #define min(a,b) (a<b?a:b) using namespace std; using namespace cv; //int rgb2hsi(Mat &image, Mat &hsi){ // if (!image.data){ // cout << "Miss Data" << endl; // return -1; // } // int nl = image.rows; // int nc = image.cols; // if (image.isContinuous()){ // nc = nc*nl; // nl = 1; // } // for (int i = 0; i < nl; i++){ // uchar *src = image.ptr<uchar>(i); // uchar *dst = hsi.ptr<uchar>(i); // for (int j = 0; j < nc; j++){ // float b = src[j * 3] / 255.0; // float g = src[j * 3 + 1] / 255.0; // float r = src[j * 3 + 2] / 255.0; // float num = (float)(0.5*((r - g) + (r - b))); // float den = (float)sqrt((r - g)*(r - g) + (r - b)*(g - b)); // float H, S, I; // if (den == 0){ //分母不能为0 // H = 0; // } // else{ // double theta = acos(num / den); // if (b <= g) // H = theta / (PI * 2); // else // H = (2 * PI - theta) / (2 * PI); // } // double minRGB = min(min(r, g), b); // den = r + g + b; // if (den == 0) //分母不能为0 // S = 0; // else // S = 1 - 3 * minRGB / den; // I = den / 3.0; // //将S分量和H分量都扩充到[0,255]区间以便于显示; // //一般H分量在[0,2pi]之间，S在[0,1]之间 // dst[3 * j] = H * 255; // dst[3 * j + 1] = S * 255; // dst[3 * j + 2] = I * 255; // } // } // return 0; //} int hsi2rgb(Mat &hsi, Mat &rgb) { if (!hsi.data) { cout << "Miss data" << endl; exit(1); } int nhang = hsi.rows; int nlie = hsi.cols; if (hsi.isContinuous()){ nlie = nlie*nhang; nhang = 1; } for (int i = 0; i < nhang; i++) { uchar *src1 = hsi.ptr<uchar>(i); uchar *dst1 = rgb.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j < nlie; j++) { float h = src1[j * 3] / 255.0; float s = src1[j * 3 + 1] / 255.0; float ii = src1[j * 3 + 2] / 255.0; float B, G, R; R = abs(ii / sqrt(3) + h / sqrt(6) + s / sqrt(2)); G = abs(ii / sqrt(3) + h / sqrt(6) - 2 * s / sqrt(2)); B = abs(ii / sqrt(3) - 2 * h / sqrt(6)); dst1[3 * j] = B * 255; dst1[3 * j + 1] = G * 255; dst1[ 3 * j + 2 ] = R * 255; } } return 0; } int main(){ /*Mat img = imread("1.jpg"); if (!img.data){ cout << "Miss Data" << endl; return -1; } Mat grayImage; cvtColor(img, grayImage, CV_BGR2GRAY); namedWindow("灰度图"); imshow("灰度图", grayImage); Mat img_hsi; vector <Mat> vecRgb, vecHsi; img_hsi.create(img.rows, img.cols, CV_8UC3); rgb2hsi(img, img_hsi); split(img_hsi, vecHsi); cout << "pixel(0,0) in RGB" << endl; for (int i = 0; i<3; i++){ cout << (int)img.at<Vec3b>(0, 0)[i] << " "; } int a = min(min(24, 32), 16); cout << endl << a; namedWindow("RGB_Image"); imshow("HSI_H", vecHsi[0]); imshow("HSI_S", vecHsi[1]); imshow("HSI_I", vecHsi[2]); imshow("RGB_Image", img); imshow("HSI_Image", img_hsi); imwrite("hsi.jpg", img_hsi);*/ Mat img = imread("hsi.jpg"); if (!img.data) { cout << "MISS DATA" << endl; exit(1); } Mat rgb; hsi2rgb(img, rgb); namedWindow("原图"); namedWindow("效果图"); imshow("原图", img); imshow("效果图", rgb); waitKey(); return 0; }

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