如何使用平均色度和色度中心距進(jìn)行偏色檢查？
在圖像處理中，顏色偏差是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。為了解決這個(gè)問(wèn)題，除了使用方差方法，轉(zhuǎn)換成LAB色度進(jìn)行檢測(cè)也是一種常用方法。以下是使用OpenCV進(jìn)行偏色檢查的步驟： 加載圖片并分離三原色首先，我們需要加載
在圖像處理中，顏色偏差是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。為了解決這個(gè)問(wèn)題，除了使用方差方法，轉(zhuǎn)換成LAB色度進(jìn)行檢測(cè)也是一種常用方法。
以下是使用OpenCV進(jìn)行偏色檢查的步驟：
加載圖片并分離三原色
首先，我們需要加載圖片并分離三原色?？梢酝ㄟ^(guò)以下代碼實(shí)現(xiàn)：
```python
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2 as cv
import math
import numpy as np
image ('')
b, g, r cv.split(image)
rows, cols, channel
```
轉(zhuǎn)化到COLOR_BGR2LAB空間并分離L、a、b通道
接下來(lái)，我們將圖像從BGR色彩空間轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)AB色彩空間，以便更方便地檢查偏色。L表示整張圖的亮度，a表示從洋紅色至深綠，b表示從焦黃色至裊藍(lán)色。a、b通道沒(méi)有亮度，可以通過(guò)以下代碼實(shí)現(xiàn)：
```python
imgLab (image, _BGR2LAB)
Lab, a, b cv.split(imgLab)
```
計(jì)算平均色度和色度中心距
然后，我們根據(jù)a、b計(jì)算平均色度和色度中心距。Da和Db分別代表a通道和b通道的平均色度。Ma和Mb分別代表a通道和b通道的色度中心距。以下代碼可以實(shí)現(xiàn)：
```python
Da, Db 0, 0
for i in range(rows):
for j in range(cols):
Da a[i][j]
Db b[i][j]
Da, Db (Da / (rows * cols)) - 128, (Db / (rows * cols)) - 128
M np.sqrt((np.square(Ma) np.square(Mb)))
D np.sqrt((np.square(Da) np.square(Db)))
k D / M
print('D/M: %f %k')
```
輸出LAB直方圖
我們還可以輸出LAB直方圖以更直觀地查看顏色偏差。以下代碼可以實(shí)現(xiàn)：
```python
plt.hist(Lab.ravel(), 256, [0, 256])
()
plt.hist(a.ravel(), 256, [0, 256])
()
plt.hist(b.ravel(), 256, [0, 256])
()
```
輸出RGB直方圖
與此同時(shí)，我們還可以輸出RGB直方圖。以下代碼可以實(shí)現(xiàn)：
```python
b_hist ([b], [0], None, [256], [0, 256])
g_hist ([g], [0], None, [256], [0, 256])
r_hist ([r], [0], None, [256], [0, 256])
(b_hist, label'B', color'blue')
(g_hist, label'G', color'green')
(r_hist, label'R', color'red')
plt.legend(loc'best')
plt.xlim([0, 256])
()
```
調(diào)整LAB色度空間a、b并輸出顯示
最后，我們可以調(diào)整LAB色度空間的a、b通道，并輸出顯示調(diào)整后的圖像。以下代碼可以實(shí)現(xiàn)：
```python
imgLab[:, :, 1] 127
imgBGR (imgLab, _LAB2BGR)
('imgBGR', imgBGR)
imgLab[:, :, 2] 255
imgBGR (imgLab, _LAB2BGR)
('imgBGR', imgBGR)
print(imgLab)
cv.waitKey(0)
()
```
以上是使用平均色度和色度中心距進(jìn)行偏色檢查的步驟。通過(guò)這些步驟，我們可以更好地檢查圖像的顏色偏差，并進(jìn)行相應(yīng)的修復(fù)。