Conversioni dello spazio colore

Panoramica

Nella visione artificiale, lo spazio colore selezionato potrebbe avere una resa significativa del modello. Mentre RGB è più spazio colore comune, in situazioni Manay del modello esegue meglio quando si passa a spazi colore alternativi come YUV , YCbCr , XYZ (CIE) , etc.

Il tensorflow-io pacchetto fornisce un elenco di conversione spazio-colore API che possono essere usati per preparare e aumentare i dati di immagine.

Impostare

Installa i pacchetti richiesti e riavvia il runtime

pip install -q tensorflow-io

Scarica l'immagine di esempio

L'esempio immagine utilizzata in questo tutorial è un gatto in mezzo alla neve , anche se potrebbe essere sostituito da qualsiasi immagine JPEG.

Di seguito si scarica l'immagine e salvarla sul disco locale come sample.jpg :

curl -o sample.jpg -L https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/320px-Felis_catus-cat_on_snow.jpg

ls -ls sample.jpg

% Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100 17858  100 17858    0     0   235k      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  235k
20 -rw-rw-r-- 1 kbuilder kokoro 17858 Oct 27 16:33 sample.jpg

utilizzo

Leggi file immagine

Lettura e decodifica l'immagine in un uint8 Tensor di forma (213, 320, 3)

import tensorflow as tf
import tensorflow_io as tfio

image = tf.image.decode_jpeg(tf.io.read_file('sample.jpg'))

print(image.shape, image.dtype)

(213, 320, 3) <dtype: 'uint8'>

L'immagine può essere visualizzata da:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()

Converti RGB in scala di grigi

Un RGB dell'immagine può essere convertita in Grayscale per ridurre il canale da 3 a 1 con tfio.experimental.color.rgb_to_grayscale :

grayscale = tfio.experimental.color.rgb_to_grayscale(image)

print(grayscale.shape, grayscale.dtype)

# use tf.squeeze to remove last channel for plt.imshow to display:
plt.figure()
plt.imshow(tf.squeeze(grayscale, axis=-1), cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

(213, 320, 1) <dtype: 'uint8'>

Converti RGB in BGR

Alcuni software immagine e la fotocamera manufacturors potrebbero preferire BGR , che può essere ottenuto attraverso tfio.experimental.color.rgb_to_bgr :

bgr = tfio.experimental.color.rgb_to_bgr(image)

print(bgr.shape, bgr.dtype)

plt.figure()
plt.imshow(bgr)
plt.axis('off')
plt.show()

(213, 320, 3) <dtype: 'uint8'>

Converti RGB in CIE XYZ

CIE XYZ (o CIE 1931 XYZ è uno spazio colore comune utilizzato in molti programmi di elaborazione delle immagini. La seguente è la conversione da RGB a CIE XYZ attraverso tfio.experimental.color.rgb_to_xyz . Nota tfio.experimental.color.rgb_to_xyz assume ingresso virgola mobile nell'intervallo [0, 1] è necessaria così ulteriore pretrattamento:

# convert to float32
image_float32 = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0

xyz_float32 = tfio.experimental.color.rgb_to_xyz(image_float32)

# convert back uint8
xyz = tf.cast(xyz_float32 * 255.0, tf.uint8)

print(xyz.shape, xyz.dtype)

plt.figure()
plt.imshow(xyz)
plt.axis('off')
plt.show()

(213, 320, 3) <dtype: 'uint8'>

Converti RGB in YCbCr

Infine, YCbCr è lo spazio colore predefinito in molti sistemi video. Conversione in YCbCr potrebbe essere fatto attraverso tfio.experimental.color.rgb_to_ycbcr :

ycbcr = tfio.experimental.color.rgb_to_ycbcr(image)

print(ycbcr.shape, ycbcr.dtype)

plt.figure()
plt.imshow(ycbcr, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

(213, 320, 3) <dtype: 'uint8'>

Ciò che è più interessante, però, è che YCbCr potrebbe essere scomposto in Y' (luma), Cb (blu-differenza chroma) e Cr (rosso-differenza chroma) componenti tra riporto componente informazioni percettivamente significative:

y, cb, cr = ycbcr[:,:,0], ycbcr[:,:,1], ycbcr[:,:,2]

# Y' component
plt.figure()
plt.imshow(y, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

# Cb component
plt.figure()
plt.imshow(cb, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

# Cr component
plt.figure()
plt.imshow(cr, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()