归一化RGB图像

通过对图像的RGB色彩空间进行归一化处理,在某些情况下是去除光照和阴影影响的一种简单和有效的方法。

假设RGB代表原图像某点的像素值,rgb表示归一化之后的值,则

r = R / (R+G+B);g = G / (R+G+B);b = B / (R+G+B);

 

实现归一化RGB的方法如下:

// 对输入的原始RGB图像获取对应的归一化图像

IplImage* NormalizeImage(IplImage *img)

{

1、创建归一化的图像;

IplImage* imgavg = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 3);

2、获取图像高度和宽度信息,设置epslon的目的是防止除0的操作产生;

int width = img->width;int height = img->height;int redValue, greenValue, blueValue;double sum, epslon = 0.000001;

3、计算归一化的结果,并替换掉原像素值;

for (int y = 0; y < height; y++) {for (int x = 0; x < width; x++) {

CvScalar src = cvGet2D(img, y, x);redValue = src.val[0];greenValue = src.val[1];blueValue = src.val[2];// 加上epslon,为了防止除以0的情况发生 sum = redValue + greenValue + blueValue + epslon;CvScalar des = cvScalar(redValue / sum * 255, greenValue / sum * 255, blueValue / sum * 255, src.val[4]);cvSet2D(imgavg, y, x, des);

}}     

4、返回归一化后的图像;

return imgavg;

}

 

注意:归一化之后的图像仅使用两个字节便可以表示一个像素值,

r = R/(R+G+B)

g = G/(R+G+B)
b = B/(R+G+B)

b可以表示为:b = 1-R’-G’

物理上,这种变换方式从图像上移除了光照的信息。

### 归一化RGB图像 为了对RGB值进行归一化处理,在Python中通常会采用将像素强度转换到`[0, 1]`范围内的方法。对于来自不同源的图像数据,数值可能超出这个标准范围;因此,使用特定函数来调整这些值变得至关重要。 当处理图像时,可以借助于`skimage`库中的`img_as_float()`函数实现这一目标[^1]: ```python from skimage import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt # 假设'input_image.png'是我们要加载并归一化的图片路径 im = img_as_float(plt.imread('input_image.png')) ``` 上述代码片段展示了如何通过调用`img_as_float()`完成从文件读取至归一化的过程。此操作自动把整数类型的像素值映射到了浮点型,并确保其分布介于零和一之间。 如果需要手动执行归一化过程,则可以通过遍历每个颜色通道并将它们除以最大可能值(通常是255对于8位色彩深度)来进行标准化: ```python def manual_normalize_rgb(image): """ 手动方式对给定的RGB图像数组进行归一化 参数: image (numpy.ndarray): 输入的三维NumPy数组表示的RGB图像 返回: numpy.ndarray: 已经被归一化RGB图像 """ normalized_image = image / 255.0 return normalized_image ``` 值得注意的是,虽然这种方法适用于大多数情况下的简单场景,但在某些特殊情况下——比如存在异常高的像素值或是非传统编码方案的情况下——则应考虑更复杂的策略来适当地缩放数据。
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