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我试图将图像转换为 hsv 并转换回 rgb，但不知何故我丢失了颜色信息。

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

而且我也在shell上复制了这个问题，只是在导入后写下这一行也给出了相同的结果。

plt.imshow(
  matplotlib.colors.hsv_to_rgb(
    matplotlib.colors.rgb_to_hsv(mpimg.imread('go2.jpg'))
  )
)

你能告诉我我做错了什么吗？

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编辑：这只是部分解决方案，

请参阅https://github.com/matplotlib/matplotlib/pull/2569上的讨论

这是一个整数除法问题。 numpy对它的类型很认真，似乎不尊重from __future__ import division。简单的解决方法是在调用rgb_to_hsv或修补函数之前将您的 rgb 值转换为浮点数：

def rgb_to_hsv(arr):
    """
    convert rgb values in a numpy array to hsv values
    input and output arrays should have shape (M,N,3)
    """
    arr = arr.astype('float')  # <- add this line
    out = np.zeros(arr.shape, dtype=np.float)
    arr_max = arr.max(-1)
    ipos = arr_max > 0
    delta = arr.ptp(-1)
    s = np.zeros_like(delta)
    s[ipos] = delta[ipos] / arr_max[ipos]
    ipos = delta > 0
    # red is max
    idx = (arr[:, :, 0] == arr_max) & ipos
    out[idx, 0] = (arr[idx, 1] - arr[idx, 2]) / delta[idx]
    # green is max
    idx = (arr[:, :, 1] == arr_max) & ipos
    out[idx, 0] = 2. + (arr[idx, 2] - arr[idx, 0]) / delta[idx]
    # blue is max
    idx = (arr[:, :, 2] == arr_max) & ipos
    out[idx, 0] = 4. + (arr[idx, 0] - arr[idx, 1]) / delta[idx]
    out[:, :, 0] = (out[:, :, 0] / 6.0) % 1.0
    out[:, :, 1] = s
    out[:, :, 2] = arr_max
    return out
于 2013-11-02T16:32:03.977 回答
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这个问题对我来说是可重现的（matplotlib 1.3.0）。对我来说它看起来像一个错误。问题似乎是在该rgb_to_hsv步骤中，饱和度正在降至零。至少对于大多数颜色：

import numpy as np
darkgreen = np.array([[[0, 100, 0]]], dtype='uint8')
matplotlib.colors.rgb_to_hsv(darkgreen)                  # [0.33, 1., 100.], okay so far
darkgreen2 = np.array([[[10, 100, 10]]], dtype='uint8')  # very similar colour
matplotlib.colors.rgb_to_hsv(darkgreen2)                 # [0.33, 0., 100.], S=0 means this is a shade of gray

我认为报告错误的正确位置是在 github issue tracker上。

于 2013-11-01T19:55:34.920 回答