한 색 공간에서 다른 색 공간으로의 이미지 변환은 일반적으로 새로 얻은 색 공간이 다른 작업을 수행하기 위한 더 나은 입력으로 증명될 수 있도록 사용됩니다. 여기에는 색조, 광도, 채도 수준 등의 분리가 포함됩니다.
이미지가 RGB 표현을 사용하여 표현될 때 색조 및 광도 속성은 채널 R, G 및 B의 선형 조합으로 표시됩니다.
이미지가 HSV 표현을 사용하여 표현될 때(여기서 H는 Hue를 나타내고 V는 Value를 나타냄) RGB는 단일 채널로 간주됩니다.
다음은 RGB 색 공간을 HSV로 변환하는 예입니다 -
예
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data
from skimage.color import rgb2hsv
path = "path to puppy_1.JPG"
img = io.imread(path)
rgb_img = img
hsv_img = rgb2hsv(rgb_img)
value_img = hsv_img[:, :, 2]
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 2))
ax0.imshow(rgb_img)
ax0.set_title("Original image")
ax0.axis('off')
ax1.imshow(value_img)
ax1.set_title("Image converted to HSV channel")
ax1.axis('off')
fig.tight_layout() 출력
설명
- 필수 라이브러리를 가져옵니다.
- 이미지가 저장되는 경로가 정의됩니다.
- 'imread' 함수는 경로를 방문하여 이미지를 읽는 데 사용됩니다.
- 'imshow' 기능은 콘솔에 이미지를 표시하는 데 사용됩니다.
- 'rgb2hsv' 함수는 이미지를 RGB 색 공간에서 HSV 색 공간으로 변환하는 데 사용됩니다.
- matplotlib 라이브러리는 이 데이터를 플롯하는 데 사용되며 원본 이미지와 HSV 색상 공간으로 변환된 이미지를 표시합니다.
- 콘솔에 표시됩니다.