我正在開發(fā)一個項目，該項目以識別某些點的顏色為起點，為此我正在使用這些圖像的 RGB 顏色繪制 3D 圖形。有了這個，我已經(jīng)確定了這些斑點的一些醒目的顏色，如下所示。顏色是感知和解釋主觀性的問題。此步驟的目的是進(jìn)行識別，以便您可以在沒有解釋差異的情況下找到顏色模式。有了這個，我一直在網(wǎng)上搜索，為此，建議使用顏色空間 L * a * b *。有了這個，有人可以幫助我獲得帶有顏色 LAB 的圖表，或者指出另一種更好地對這些斑點的顏色進(jìn)行分類的方法嗎？
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肥皂起泡泡
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在 Python 中使用 OpenCV 非常簡單。在這里，我創(chuàng)建了一個函數(shù)來繪制示例圖像。請注意，對于此功能，圖像必須是 RGB 或 BGR。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
image_BGR = np.uint8(np.random.rand(50,50,3) * 255)
#this image above is just an example. To load a real image use the line below
#image_BGR = cv2.imread('path/to/image')
def toLAB(image, input_type = 'BGR'):
conversion = cv2.COLOR_BGR2LAB if input_type == 'BGR' else cv2.COLOR_RGB2LAB
image_LAB = cv2.cvtColor(image, conversion)
y,x,z = image_LAB.shape
LAB_flat = np.reshape(image_LAB, [y*x,z])
colors = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) if input_type == 'BGR' else image
colors = np.reshape(colors, [y*x,z])/255.
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(xs=LAB_flat[:,2], ys=LAB_flat[:,1], zs=LAB_flat[:,0], s=10, c=colors, lw=0)
ax.set_xlabel('A')
ax.set_ylabel('B')
ax.set_zlabel('L')
plt.show()
return image_LAB
lab_image = toLAB(image_BGR)
結(jié)果是這樣的：
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