读入教师机发来的RGB图像,将之转换为HSI模型。
时间: 2023-06-19 21:08:08 浏览: 48
首先,将RGB图像转换为浮点数类型,然后对每个像素进行HSI的转换。
HSI模型中,H表示色调,S表示饱和度,I表示亮度。
以下是Python代码实现:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
# 读入RGB图像
img = Image.open('teacher_machine.jpg')
rgb_img = np.array(img, dtype=np.float)
# 将RGB图像转换为HSI模型
r, g, b = rgb_img[:, :, 0], rgb_img[:, :, 1], rgb_img[:, :, 2]
num = 0.5 * ((r - g) + (r - b))
den = np.sqrt((r - g) ** 2 + (r - b) * (g - b))
theta = np.arccos(num / (den + 1e-6))
h = np.zeros_like(theta)
h[b > g] = 2 * np.pi - theta[b > g]
h[b <= g] = theta[b <= g]
s = 1 - 3 * np.minimum(r, np.minimum(g, b)) / (r + g + b + 1e-6)
i = (r + g + b) / 3
hsi_img = np.zeros_like(rgb_img)
hsi_img[:, :, 0], hsi_img[:, :, 1], hsi_img[:, :, 2] = h, s, i
# 将浮点数类型转换为uint8类型
hsi_img = np.uint8(hsi_img)
# 保存HSI图像
hsi_img = Image.fromarray(hsi_img)
hsi_img.save('teacher_machine_hsi.jpg')
```
上述代码中,首先读入RGB图像并将其转换为浮点数类型,然后对每个像素进行HSI的转换,最后将结果保存为HSI图像。
需要注意的是,由于计算过程中可能会出现除以0的情况,因此需要加上一个很小的数(如1e-6)来防止错误。