нормализовать цветовое пространство лаборатории и затем преобразовать это в цветовое пространство rgb в python - PullRequest
0 голосов
/ 03 сентября 2018

Я хотел бы преобразовать изображение RGB в лаборатории в Python по этому коду:

from skimage import io, color
lab = color.rgb2lab(image)

и затем нормализовать до [-1,1] по этому коду

labx=np.zeros(image.shape,dtype='float64')    
labx[:,:,0] = 2*((lab[:,:,0]-np.min(lab[:,:,0]))/(np.max(lab[:,:,0])-np.min(lab[:,:,0])))-1
labx[:,:,1] = 2*((lab[:,:,1]-np.min(lab[:,:,1]))/(np.max(lab[:,:,1])-np.min(lab[:,:,1])))-1
labx[:,:,2] = 2*((lab[:,:,2]-np.min(lab[:,:,2]))/(np.max(lab[:,:,2])-np.min(lab[:,:,2])))-1

тогда я хотел бы преобразовать это изображение labx в пространство rgb. но на этапе нормализации многие значения цвета удаляются, и изображение реконструкции не равно оригинальному изображению. Вы можете помочь мне, как я использую эту программу?

мой код для lab2rgb

rgb = color.lab2rgb(labx)
rgbx=np.zeros(image.shape,dtype='float64')
rgbx[:,:,0] = ((rgb[:,:,0]-np.min(rgb[:,:,0]))/(np.max(rgb[:,:,0])-np.min(rgb[:,:,0])))
rgbx[:,:,1] = ((rgb[:,:,1]-np.min(rgb[:,:,1]))/(np.max(rgb[:,:,1])-np.min(rgb[:,:,1])))
rgbx[:,:,2] = ((rgb[:,:,2]-np.min(rgb[:,:,2]))/(np.max(rgb[:,:,2])-np.min(rgb[:,:,2])))
imrec = (lab2rgb(rgbx)*255).astype('uint8')

Я хотел бы использовать эту программу для преобразования серого изображения в изображение RGB путем глубокого изучения. спасибо

...