我正在使用 Python 进行一些业余图像分析,特别是 Numpy、PIL 和 OpenCV。但是,我对 PIL 的性能不太满意,所以我想将这些代码部分移植到 OpenCV。如果需要,这也将使以后更容易将代码移植到 C/C++。
无论如何,我在移植部分代码时遇到了一些麻烦,希望在这里得到一些帮助。具体来说,我需要更改的部分是:
功能:找出图像中像素最多的红、绿、蓝(R、G、B)强度。目前通过直方图完成。输入图像是 Python PIL 图像的形式。
def bgcalcRGB(img):
hist = img.histogram()
R=0;G=0;B=0; avgR=0.; avgG=0.; avgB=0.; Rmax=175+15; Rmin=175-15;
Gmax=160+15; Gmin=160-15; Bmax=150+15; Bmin=150-15;
for x in range(Rmin,Rmax,1):
if hist[x] > avgR: avgR = hist[x]; R = x
for x in range(256+Gmin,Gmax+256,1):
if hist[x] > avgG: avgG = hist[x]; G = x - 256
for x in range(256*2+Bmin,Bmax+256*2,1):
if hist[x] > avgB: avgB = hist[x]; B = x - 256*2
return (R,G,B)
功能:作为 RGB 通道的同时阈值。如果某个 RGB 像素在某个范围内(与 R、G 和 B 无关),则其颜色为白色。如果不是,则将其丢弃并涂成黑色。输入图像是 Python PIL 图像。
def mask(low, high):
return [255 if low <= x <= high else 0 for x in range(0, 256)]
img1 = img.point(mask(val1-uc1,val1+uc1)+mask(val2-uc2,val2+uc2)+mask(val3-uc2,val2+uc2)).convert('L').point([0]*255+[255]).convert('RGB')
所以我需要帮助将上述代码转换为仅使用 OpenCV,或者至少不使用 Python PIL。
谢谢!