python rgb转HSI np.where

在Python中，可以使用NumPy库中的`np.where`函数来进行RGB到HSI的转换。

import numpy as np

def rgb_to_hsi(image):
    # 将RGB图像的通道值归一化到范围
    r, g, b = image[:, :, 0]/255, image[:, :, 1]/255, image[:, :, 2]/255
    
    # 计算亮度分量（Intensity）
    intensity = (r + g + b) / 3
    
    # 计算饱和度分量（Saturation）
    min_val = np.minimum(np.minimum(r, g), b)
    saturation = 1 - (3 / (r + g + b + 1e-10)) * min_val
    
    # 计算色调分量（Hue）
    numerator = 0.5 * ((r - g) + (r - b))
    denominator = np.sqrt((r - g) ** 2 + (r - b) * (g - b))
    hue = np.arccos(numerator / (denominator + 1e-10))
    hue = np.where(b <= g, hue, 2 * np.pi - hue)
    
    # 将HSI的值缩放到范围
    hue = hue * 255 / (2 * np.pi)
    saturation = saturation * 255
    intensity = intensity * 255
    
    # 将HSI的三个分量合并成一个图像
    hsi_image = np.stack((hue, saturation, intensity), axis=-1)
    
    return hsi_image

# 使用示例
image = np.array([[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]], dtype=np.uint8)
hsi_image = rgb_to_hsi(image)

上述代码中，`rgb_to_hsi`函数将RGB图像转换为HSI图像。其中，`np.minimum`函数用于计算RGB通道的最小值，然后使用`np.where`函数来进行条件判断，根据条件选择对应的值。最后，将HSI的三个分量合并为一个图像。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV+Python–RGB转HSI的实现](https://download.csdn.net/download/weixin_38689338/14877908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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