>>> from env_helper import info; info()
页面更新时间： 2024-04-07 16:01:15
运行环境：
Linux发行版本: Debian GNU/Linux 12 (bookworm)
操作系统内核: Linux-6.1.0-18-amd64-x86_64-with-glibc2.36
Python版本: 3.11.2
1.4. 图像数据类型及颜色空间转换¶
1.4.1. 图像数据类型及转换¶
在skimage中，一张图片就是一个简单的numpy数组，数组的数据类型有很多种，相互之间也可以转换。这些数据类型及取值范围如下表所示：
Data type |
Range |
|---|---|
uint8 |
0 to 255 |
uint16 |
0 to 65535 |
uint32 |
0 to 232 |
float |
-1 to 1 or 0 to 1 |
int8 |
-128 to 127 |
int16 |
-32768 to 32767 |
int32 |
-231 to 231 - 1 |
一张图片的像素值范围是[0,255], 因此默认类型是unit8, 可用如下代码查看数据类型：
>>> from skimage import io,data
>>> img=data.chelsea()
>>> print(img.dtype.name)
uint8
在上面的表中，特别注意的是float类型，它的范围是[-1,1]或[0,1]之间。一张彩色图片转换为灰度图后，它的类型就由unit8变成了float
unit8转float¶
>>> from skimage import data,img_as_float
>>> img=data.chelsea()
>>> print(img.dtype.name)
>>> dst=img_as_float(img)
>>> print(dst.dtype.name)
uint8
float64
float转uint8¶
>>> from skimage import img_as_ubyte
>>> import numpy as np
>>> img = np.array([0, 0.5, 1], dtype=float)
>>> print(img.dtype.name)
>>> dst=img_as_ubyte(img)
>>> print(dst.dtype.name)
float64
uint8
float转为unit8，有可能会造成数据的损失，因此会有警告提醒。
除了这两种最常用的转换以外，其实有一些其它的类型转换，如下表：
Function name |
Description |
|---|---|
img_as_float |
Convert to 64-bit floating point. |
img_as_ubyte |
Convert to 8-bit uint. |
img_as_uint |
Convert to 16-bit uint. |
img_as_int |
Convert to 16-bit int. |
1.4.2. 颜色空间及其转换¶
如前所述，除了直接转换可以改变数据类型外，还可以通过图像的颜色空间转换来改变数据类型。
常用的颜色空间有灰度空间、rgb空间、hsv空间和cmyk空间。颜色空间转换以后，图片类型都变成了float型。
所有的颜色空间转换函数，都放在skimage的color模块内。
RGB转灰度图¶
>>> from skimage import io,data,color
>>> img=data.coffee()
>>> gray=color.rgb2gray(img)
>>> io.imshow(gray)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f7113f591d0>
其它的转换，用法都是一样的，列举常用的如下：
skimage.color.rgb2grey(rgb)skimage.color.rgb2hsv(rgb)skimage.color.rgb2lab(rgb)skimage.color.gray2rgb(image)skimage.color.hsv2rgb(hsv)skimage.color.lab2rgb(lab)
实际上，上面的所有转换函数，都可以用一个函数来代替
skimage.color.convert_colorspace(arr, fromspace, tospace)
表示将arr从fromspace颜色空间转换到tospace颜色空间。
RGB转HSV¶
>>> from skimage import io,data,color
>>> img=data.coffee()
>>> hsv=color.convert_colorspace(img,'RGB','HSV')
>>> io.imshow(hsv)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f7113fada50>
在color模块的颜色空间转换函数中，还有一个比较有用的函数是
skimage.color.label2rgb(arr)， 可以根据标签值对图片进行着色。
以后的图片分类后着色就可以用这个函数。
按像素进行分类¶
例：将lena图片分成三类，然后用默认颜色对三类进行着色：
>>> from skimage import io,data,color
>>> import numpy as np
>>> img=data.coffee()
>>> gray=color.rgb2gray(img)
>>> rows,cols=gray.shape
>>> labels=np.zeros([rows,cols])
>>> for i in range(rows):
>>> for j in range(cols):
>>> if(gray[i,j]<0.4):
>>> labels[i,j]=0
>>> elif(gray[i,j]<0.75):
>>> labels[i,j]=1
>>> else:
>>> labels[i,j]=2
>>> dst=color.label2rgb(labels)
>>> io.imshow(dst)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f7112610d90>
