我正在尝试编写一个转换器算法,该算法采用JPEG图像并返回其PGM(便携式灰度图)版本。问题是我无法理解“官方”JPG-> PGM转换器如何根据从经典RGB格式开始分配给最终像素(我猜,0-> 255)的值来工作。
一开始,我使用了这个公式(它与OpenCV的CV_RGB2GRAY转换使用的公式相同):
0.30 * R + 0.59 * G + 0.11 * B = val
我写了一个简单的代码来测试我的结果:它采用彩色图像及其PGM版本(已使用GIMP转换)。然后它使用前面的公式转换彩色图像。目标是使像素到像素的灰度图像等于PGM输入。
此时,它不会返回相同的值。你能帮助我吗?
问题是我无法理解“官方”JPG-> PGM转换器如何根据从经典RGB格式开始分配给最终像素(我猜,0-> 255)的值来工作。
这些“官方”工具正在使用的转换中可能存在伽玛调整。 也就是说,它不仅仅是线性变换。
有关详细信息,请参阅此维基百科部分:Converting color to grayscale
我相信你想使用Csrgb
的公式。
试一试,看看它是否与您期望的结果相符。
基本上,你会这样做:
R, G, B
颜色(每个在[0,1]
范围内)
如果它们在0..255
的范围内,只需除以255.0
Clinear = 0.2126 R + 0.7152 G + 0.0722 B
这可能是您之前应用的线性变换Csrgb
,基于Clinear
这是您缺少的非线性伽玛校正件
看看this WolframAlpha plot
当Csrgb = 12.92 Clinear
时,Clinear <= 0.0031308
当Csrgb = 1.055 Clinear1/2.4 - 0.055
时,Clinear > 0.0031308
关于“Y平面”的观点:标准颜色JPEG使用YCbCr颜色空间编码,其中Y是亮度分量(即亮度),Cb和Cr是蓝色差异和红色差异色度分量。因此,将彩色JPEG转换为灰度JPEG的一种方法是简单地删除Cb和Cr组件。
有一个名为jpegtran
的实用程序可以使用-grayscale
选项无损地执行此操作。 (无损部分真的唯一的问题,如果你想最终得到JPEG而不是PGM,以避免generation loss。)无论如何,这可能是进行这种转换的最快方法,因为它甚至不解码将图像转换为像素,更不用说每个像素。
理论上,使用几个像素(在本例中为3),您可以确定他们的算法正在做什么。 Juste选择你的三个像素(p1,p2,p3),它们的RGB值和它们的PGM灰度值,你有:
RedConstant * p1.redValue + GreenConstant * p1.greenValue + BlueConstant * p1.blueValue = p1.grayValue
RedConstant * p2.redValue + GreenConstant * p2.greenValue + BlueConstant * p2.blueValue = p2.grayValue
RedConstant * p3.redValue + GreenConstant * p3.greenValue + BlueConstant * p3.blueValue = p3.grayValue。
然后解决这个问题(查找“方程求解器”或其他东西),看看他们使用的常数是什么。
在OPENCV PYTHON中将RGB图像转换为灰度的简单算法!
我使用了注释,所以代码是不言自明的。但它工作得很快。
import cv2
import numpy as np
img1 = cv2.imread('opencvlogo.png')
row,col,ch = img1.shape
g = [ ] #the list in which we will stuff single grayscale pixel value inplace of 3 RBG values
#this function converts each RGB pixel value into single Grayscale pixel value and appends that value to list 'g'
def rgb2gray(Img):
global g
row,col,CHANNEL = Img.shape
for i in range(row) :
for j in range(col):
a = ( Img[i,j,0]*0.07 + Img[i,j,1]*0.72 + Img[i,j,2] *0.21 ) #the algorithm i used id , G = B*0.07 + G*0.72 + R* 0.21
#I found it online
g.append(a)
rgb2gray(img1) #convert the img1 into grayscale
gr = np.array(g) #convert the list 'g' containing grayscale pixel values into numpy array
cv2.imwrite("test1.png" , gr.reshape(row,col)) #save the image file as test1.jpg
我的程序生成以下Grayscale文件..
将默认RGB ColorModel中的单个输入像素转换为单个灰色像素。
/* Convertation function
* @param x the horizontal pixel coordinate
* @param y the vertical pixel coordinate
* @param rgb the integer pixel representation in the default RGB color model
* @return a gray pixel in the default RGB color model.*/
public int filterRGB(int x, int y, int rgb) {
// Find the average of red, green, and blue.
float avg = (((rgb >> 16) & 0xff) / 255f +
((rgb >> 8) & 0xff) / 255f +
(rgb & 0xff) / 255f) / 3;
// Pull out the alpha channel.
float alpha = (((rgb >> 24) & 0xff) / 255f);
// Calculate the average.
// Formula: Math.min(1.0f, (1f - avg) / (100.0f / 35.0f) + avg);
// The following formula uses less operations and hence is faster.
avg = Math.min(1.0f, 0.35f + 0.65f * avg);
// Convert back into RGB.
return (int) (alpha * 255f) << 24 |
(int) (avg * 255f) << 16 |
(int) (avg * 255f) << 8 |
(int) (avg * 255f);
}
平均方法是最简单的方法。你只需要取三种颜色的平均值。由于它是一个RGB图像,所以这意味着你用g添加r与b然后除以3得到你想要的灰度图像。
它以这种方式完成。
Grayscale = (R + G + B / 3)
如果您有一个彩色图像,如上图所示,并且您想使用平均方法将其转换为灰度。