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python - 如何用图像中每个像素的颜色绘制图形?

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 21:07:33 24 4
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我正在研究图像颜色识别,所以我将 RGB 图像转换为 Lab,因为它是最接近人类视觉的颜色空间。之后,我得到实验室的 3 个 channel 中的每一个 channel ,我想在 3D 图形中绘制我在转换后的图像中识别出的颜色变化。如何使用图像的颜色绘制图形?

import cv2
import numpy as np
import urllib
import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3
import matplotlib.pyplot as plt

# Load an image that contains all possible colors.
request = urllib.urlopen('IMD021.png')
image_array = np.asarray(bytearray(request.read()), dtype=np.uint8)
image = cv2.imdecode(image_array, cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)

lab_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
l_channel,a_channel,b_channel = cv2.split(lab_image)

fig = plt.figure()
ax = p3.Axes3D(fig)
ax.scatter(l_channel, a_channel, b_channel, marker='o', facecolors=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB).reshape(-1,3)/255.)

ax.set_xlabel('L')
ax.set_ylabel('A')
ax.set_zlabel('B')
fig.add_axes(ax)
#plt.savefig('plot-15.png')
plt.show()

退出: enter image description here

最佳答案

这里是如何获得 answer 的Alexander 建议在您的案例中工作:

# only change to question's code is the ax.scatter() line:
ax.scatter(l_channel, a_channel, b_channel, marker='o',
facecolors=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB).reshape(-1,3)/255.)

注意:facecolors 参数需要 RGB,而不是 OpenCV 的 BGR,并且对颜色数据的形状和类型很挑剔,因此需要 reshape 和划分。

这里是将代码应用于 this image 时的结果: enter image description here

关于python - 如何用图像中每个像素的颜色绘制图形?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52788407/

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