代码实现,计算自然场景的颜色相关图
时间: 2024-01-10 18:04:44 浏览: 20
以下是用Python实现计算自然场景的颜色相关图的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取自然场景图像
img = cv2.imread('natural_scene.jpg')
# 将图像转换为Lab色彩空间
lab_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2Lab)
# 定义分块大小
block_size = 16
# 定义颜色相关图大小
corr_map_size = (img.shape[0]//block_size, img.shape[1]//block_size)
# 初始化颜色相关图
corr_map = np.zeros(corr_map_size)
# 分块计算颜色相关图
for i in range(0, img.shape[0], block_size):
for j in range(0, img.shape[1], block_size):
# 计算当前块的颜色相关性
block = lab_img[i:i+block_size, j:j+block_size]
corr = np.corrcoef(block.reshape(-1, block.shape[-1]), rowvar=False)
# 将颜色相关性作为权重计算当前块的颜色直方图
hist, _ = np.histogram(lab_img[i:i+block_size, j:j+block_size], bins=256, range=(0, 256), weights=corr.flatten())
# 将当前块的颜色直方图加入颜色相关图中
corr_map[i//block_size, j//block_size] = np.mean(hist)
# 对颜色相关图进行归一化处理
corr_map = (corr_map - np.min(corr_map)) / (np.max(corr_map) - np.min(corr_map))
# 显示颜色相关图
cv2.imshow('correlation map', cv2.resize(corr_map, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST))
cv2.waitKey(0)
```
其中,自然场景图像`natural_scene.jpg`需要自行准备。在实现中,我们采用了Lab色彩空间,并对图像进行分块计算颜色相关图。此外,我们对颜色相关图进行了归一化处理,以便于显示。