"Стандартное" преобразование RGB в оттенки серого
Я пытаюсь написать алгоритм конвертеров, который принимает изображение в формате JPEG и возвращает его версию PGM (Portable Gray Map).
Проблема в том, что я не могу понять, как работают "официальные" конвертеры JPG- > PGM с точки зрения того, какое значение следует присвоить окончательному пикселю (я думаю, 0- > 255), начиная с классического формата RGB.
В начале я использовал эту формулу (она же используется для преобразования OpenCV CV_RGB2GRAY):
0,30 * R + 0,59 * G + 0,11 * B = val
Я написал простой код для проверки моих результатов: он принимает цветное изображение и его версию PGM (уже преобразованную с использованием GIMP). Затем он преобразует цветное изображение с использованием предыдущей формулы. Цель состоит в том, чтобы иметь изображение в градациях серого, которое является пикселем в пиксель, равным входному сигналу PGM.
В этот момент он не возвращает те же значения. Вы можете мне помочь?
Ответы
Ответ 1
Проблема заключается в том, что я не могу понять, как работают "официальные" конвертеры JPG- > PGM с точки зрения того, какое значение следует назначать последнему пикселю (я думаю, 0- > 255), начиная с классического формата RGB.
Вероятно, в преобразовании есть гамма-коррекция, которую используют эти "официальные" инструменты. То есть это не просто линейное преобразование.
Подробнее см. в разделе Википедии: Преобразование цвета в оттенки серого
Я считаю, что вы хотите использовать формулу для Csrgb
.
Попробуйте и посмотрите, соответствует ли она ожидаемым результатам.
В принципе, вы сделаете это:
- Возьмите цвет
R, G, B
(каждый в диапазоне [0,1]
)
- Если они находятся в диапазоне
0..255
вместо этого, просто разделите на 255.0
- Вычислить
Clinear = 0.2126 R + 0.7152 G + 0.0722 B
- Скорее всего, это линейное преобразование, которое вы применяли до
- Вычислить
Csrgb
согласно его формуле на основе Clinear
- Это нелинейная гамма-коррекция, которую вы отсутствовали
- Отметьте этот график WolframAlpha
-
Csrgb = 12.92 Clinear
, когда Clinear <= 0.0031308
-
Csrgb = 1.055 Clinear1/2.4 - 0.055
, когда Clinear > 0.0031308
Ответ 2
Чтобы отразить точку вокруг "плоскости Y": стандартные цветные JPEG кодируются с помощью YCbCr цветового пространства, где Y - яркость компонент (т.е. яркость), а Cb и Cr - компоненты цветности с синей разницей и красной разностью. Таким образом, один из способов превратить цветной JPEG в оттенки серого - это просто отказаться от компонентов Cb и Cr.
Существует утилита с именем jpegtran
, которая может сделать это без потерь, используя опцию -grayscale
. (Часть без потерь действительно имеет значение только в том случае, если вы хотите получить JPEG, а не PGM, чтобы избежать потери генерации). В любом случае, вероятно, это был бы самый быстрый способ сделать это преобразование, потому что он даже не декодирует изображение в пикселях, а тем более делает математику на каждом из них.
Ответ 3
Средний метод является наиболее простым. Вам просто нужно взять в среднем три цвета. Так как это RGB-изображение, это означает, что вы должны добавить r с g к b, а затем разделить его на 3, чтобы получить желаемое изображение в градациях серого.
Это сделано таким образом.
Grayscale = (R + G + B / 3)
Если у вас есть цветное изображение, подобное изображенному выше, и вы хотите преобразовать его в оттенки серого, используя метод усреднения.
Ответ 4
В теории, с несколькими пикселями (3, в данном случае), вы можете определить, что делает их алгоритм.
Juste выбрать три пикселя (p1, p2, p3), их значение RGB и их серое значение PGM, и у вас есть:
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.
Затем разрешите эту проблему (найдите "решатель уравнений" или что-то еще) и посмотрите, какие константы они используют.
Ответ 5
ПРОСТОЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ RGB-ИЗОБРАЖЕНИЯ В ГРАЙСКАЛЛ В ОПЫТНОМ ПИТОНЕ!
Я использовал комментарии, поэтому код не требует пояснений. Но он работает быстро.
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
SO Я использовал этот файл изображения... ![введите описание изображения здесь]()
Моя программа, созданная после файла Grayscale.
![введите описание изображения здесь]()
Ответ 6
Преобразует один входной пиксель в RGB ColorModel по умолчанию в один серый пиксель.
/* 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);
}