cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB)

时间: 2023-10-27 21:53:54 浏览: 159
这段代码是使用OpenCV库中的cvtColor函数,将BGR格式的图像转换为YCrCb格式的图像。YCrCb是一种颜色空间,也称作YUV色彩空间,其中Y表示亮度(Luma),Cr和Cb表示颜色差(Chroma)。该函数的第一个参数是输入图像,第二个参数是转换的方式,这里是从BGR到YCrCb的转换。函数返回转换后的图像。
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cv2提取ycrcb图像的cr分量图

可以使用OpenCV中的cv2.split()函数来提取YCrCb图像的Cr分量图。 以下是一个简单的示例代码: ``` import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为YCrCb颜色空间 ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb) # 提取Cr分量图 Y, Cr, Cb = cv2.split(ycrcb) # 显示Cr分量图 cv2.imshow('Cr', Cr) cv2.waitKey(0) ``` 运行代码后,就可以看到Cr分量图像被显示出来了。

a)请对Lena彩色图(lena_color_256.tif)转为YUV420格式,并存储为lena_256x256.yuv,获得其文件大小(bytes)。    b)请读入lena_256x256.yuv文件,并显示其原图、亮度图、色度图(Cb,Cr)于同一窗口。    c)请分别对b)中的结果进行DCT8x8变换,并使用上述QY和QC量化矩阵进行相应量化。量化完要取整 Qr=(16 11 10 16 24 40 51 61 12 12 14 19 26 58 60 55 14 13 16 24 40 57 69 56 18 22 37 56 68 109 103 77 24 35 55 64 81 104 113 92 49 64 78 87 103 121 120 101 72 92 95 98 112 100 103 99 ) Qc=(17 18 24 47 99 99 99 99 18 21 26 66 99 99 99 99 24 26 56 99 99 99 99 99 47 66 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99)    d)请使用Zig-Zag扫描法对c)中的结果进行扫描,并使用游程编码(RLC)方法对其进行编码。    e)请使用哈夫曼编码方式对d)中的结果进行熵编码,并存为lena_256x256.cmp文件,获得其文件大小。    f)比较lena_256x256.yuv与lena_256x256.cmp文件大小,计算压缩率。

a) 首先需要将Lena彩色图转为YUV420格式,可以使用一些图像处理软件实现,比如Photoshop或者ffmpeg命令行工具。假设已经将其转换为YUV420格式并保存为lena_256x256.yuv文件,可以使用python的os.path模块来获取文件大小,代码如下: ``` import os file_size = os.path.getsize('lena_256x256.yuv') print('lena_256x256.yuv的文件大小为:', file_size, 'bytes') ``` b) 可以使用opencv库来读取lena_256x256.yuv文件,并将其转换为RGB模式的图像,然后将其分离为Y、U、V三个通道的图像。代码如下: ``` import cv2 img = cv2.imread('lena_256x256.yuv', cv2.IMREAD_COLOR) # 对图像进行重构,将YUV420格式的数据转换成RBG模式的图像 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_YUV2BGR_I420) # 分离出Y、U、V三个通道的图像 img_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV_I420) y, u, v = cv2.split(img_yuv) # 将三个图像合并成一个窗口显示 height, width = y.shape display_img = cv2.merge((y, u, v)) display_img = cv2.resize(display_img, (width*3, height)) cv2.imshow('Lena图像及其通道', display_img) cv2.imshow('Lena原图', img) cv2.imshow('Lena亮度图', y) cv2.imshow('Lena色度图Cb', u) cv2.imshow('Lena色度图Cr', v) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` c) 可以使用numpy库来实现DCT8x8变换和量化操作,代码如下: ``` import numpy as np # DCT8x8变换 def dct_8x8(im): n, m = im.shape imf = np.zeros((n, m)) for i in range(0, n, 8): for j in range(0, m, 8): imf[i:i+8, j:j+8] = np.round(cv2.dct(im[i:i+8, j:j+8])/512) return imf # 量化操作 def quantize(im, qf): n, m = im.shape imq = np.zeros((n, m)) for i in range(0, n, 8): for j in range(0, m, 8): imq[i:i+8, j:j+8] = np.round(im[i:i+8, j:j+8]/(qf*1.0)) return imq # 读取lena_256x256.yuv文件并转为YUV420格式 img = cv2.imread('lena_256x256.yuv', cv2.IMREAD_COLOR) img_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV_I420) y, u, v = cv2.split(img_yuv) # 对亮度图进行DCT8x8变换和量化 QY = np.array([[16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61], [12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55], [14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56], [18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77], [24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92], [49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101], [72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99]]) dct_y = dct_8x8(y) yq = quantize(dct_y, QY) # 对色度图进行DCT8x8变换和量化 QC = np.array([[17, 18, 24, 47, 99, 99, 99, 99], [18, 21, 26, 66, 99, 99, 99, 99], [24, 26, 56, 99, 99, 99, 99, 99], [47, 66, 99, 99, 99, 99, 99, 99], [99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99], [99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99]]) dct_u = dct_8x8(u) dct_v = dct_8x8(v) uq = quantize(dct_u, QC) vq = quantize(dct_v, QC) ``` d) 可以使用Zig-Zag扫描法对c)中的结果进行扫描,并使用游程编码(RLC)方法对其进行编码,代码如下: ``` # Zig-Zag扫描法 def zigzag(seq): return np.concatenate([ np.diagonal(seq[::-1,:], i)[::(2*(i % 2)-1)] for i in range(1-seq.shape[0], seq.shape[0]) ]) # 从Zig-Zag顺序还原 def zigzag_inv(seq, shape): r, c = np.meshgrid(np.arange(shape[1]), np.arange(shape[0]), indexing='ij') s = r + c zi = np.zeros_like(s) zi[::2] = seq[:seq.shape[0]*seq.shape[1]//2] zi[1::2] = seq[seq.shape[0]*seq.shape[1]//2:] i = np.argsort(s.ravel()) return zi.ravel()[i].reshape(shape) # 游程编码 def rlc(seq): out = [] count = 0 for i in seq: if i == 0: count += 1 else: out.append(count) out.append(i) count = 0 if count > 0: out.append(count) out.append(0) return out # 进行Zig-Zag扫描和游程编码 yq_zz = zigzag(yq) uq_zz = zigzag(uq) vq_zz = zigzag(vq) y_code = rlc(yq_zz) u_code = rlc(uq_zz) v_code = rlc(vq_zz) ``` e) 可以使用哈夫曼编码方式对d)中的结果进行熵编码,并存为lena_256x256.cmp文件,可以使用huffman库实现,代码如下: ``` import huffman # 构建哈夫曼编码树 def build_huffman_tree(code): freqs = {} for i in code: if i in freqs: freqs[i] += 1 else: freqs[i] = 1 tree = huffman.build(freqs) return tree # 对码流进行哈夫曼编码 def huffman_encode(code, tree): if code is None or tree is None: return None otp = '' for i in code: otp += tree[i] return otp # 保存哈夫曼编码后的数据到文件 def write_binary_file(data, filename): with open(filename, 'wb') as f: f.write(bytearray(data)) def compress(): # 对y,u,v三个通道分别构造哈夫曼编码树和编码码流 y_tree = build_huffman_tree(y_code) u_tree = build_huffman_tree(u_code) v_tree = build_huffman_tree(v_code) y_zz_huffman = huffman_encode(y_code, y_tree) u_zz_huffman = huffman_encode(u_code, u_tree) v_zz_huffman = huffman_encode(v_code, v_tree) # 将哈夫曼编码的数据保存到文件中 write_binary_file(y_zz_huffman.encode(), 'lena_256x256_y.cmp') write_binary_file(u_zz_huffman.encode(), 'lena_256x256_u.cmp') write_binary_file(v_zz_huffman.encode(), 'lena_256x256_v.cmp') ``` f) 可以计算压缩率并输出结果,代码如下: ``` # 计算压缩率 img_size = y.shape[0] * y.shape[1] * 3 cmp_size = os.path.getsize('lena_256x256_y.cmp') + os.path.getsize('lena_256x256_u.cmp') + os.path.getsize('lena_256x256_v.cmp') compress_rate = 1 - cmp_size / img_size print('压缩率为:', compress_rate) ``` 完整代码如下:
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