Carakubisa: Image Processing
Ruang Warna atau nama lainnya adalah Color Spaces adalah sekumpulan jutaan warna dan memiliki nilai yang berbeda-beda.

Dalam visi dan pengolahan gambar, komputer mengacu pada sebuah ruang warna cara khusus untuk mengatur warna.Warna ruang angkasa itu sebenarnya kombinasi dari dua hal, warna sebuah pemetaan. model dan fungsiAlasan kami ingin model warna adalah karena dia membantu kita dalam menggunakan tuples. mewakili nilai pixelPemetaan fungsi peta warna model untuk set dari semua kemungkinan warna yang dapat direpresentasikan.Ada banyak warna yang berbeda tempat tempat yang berguna.Beberapa orang lebih populer warna rgb, ruang yang sama yuv, hsv, , lab dan seterusnya.Warna yang berbeda memberikan keuntungan. ruang yang berbedaKita hanya perlu memilih warna ruang yang 's tepat untuk masalah yang diberikan.Mari kita 's mengambil beberapa warna ruang dan melihat informasi apa yang mereka sediakan:
  • RGB: mungkin paling populer ruang warna.Itu singkatan dari, merah , hijau dan biru.Pada yang demikian ruang warna, setiap warna adalah direpresentasikan sebagai pakaian berbobot kombinasi dari merah, , hijau dan biru.Jadi setiap piksel nilai direpresentasikan sebagai sebuah tuple dari tiga angka sesuai dengan, merah , hijau dan biru.Setiap nilai berkisar antara 0 dan 255.
  • YUV: meskipun rgb adalah baik untuk berbagai tujuan , ia cenderung untuk menjadi sangat terbatas jika selama bertahun real-life aplikasi .Orang orang mulai berpikir tentang metode yang berbeda untuk memisahkan intensitas informasi dari informasi warna .Oleh karena itu , mereka muncul yuv ruang warna .Yang dimaksud dengan y disetiap atau intensitas , dan u / v saluran mewakili informasi warna .Ini bekerja dalam banyak aplikasi karena visual dapat dilihat oleh mata manusia sistem intensitas informasi dengan cara yang sangat berbeda dari warna informas.
  • HSV: sebagai ternyata, bahkan yuv masih belum cukup baik untuk beberapa aplikasi.Jadi orang mulai berpikir tentang bagaimana manusia melihat warna, dan mereka datang dengan hsv. ruang warnaHsv adalah singkatan dari rona, , kejenuhan dan nilai.Ini adalah sebuah silinder sistem di mana kita memisahkan tiga dari sifat paling utama dari warna dan mewakili mereka menggunakan berbagai saluran.Ini terkait erat dengan bagaimana manusia memahami warna. sistem visualHal ini memberikan banyak fleksibilitas tentang bagaimana kita bisa menangani gambar. 

Contoh Pengolahan Color Spaces 

Mengingat semua warna ruang , ada sekitar 190 pilihan yang tersedia di opencv konversi .Jika anda ingin melihat daftar semua tersedia bendera , pergi ke shell dan mengetikkan python berikut:

import cv2
print([x for x in dir(cv2) if x.startswith('COLOR_')])

Kamu akan melihat daftar pilihan yang tersedia di opencv ksatria mengkonversi dari satu ruang warna ke yang lain.Kami dapat cukup banyak mengkonversi segala ruang warna kepada setiap lain ruang warna.Mari kita 's ilmu pengetahuan dapat mengkonversi warna gambar untuk sebuah grayscale gambar:


import cv2
img = cv2.imread('./images/input.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
cv2.imshow('Grayscale image', gray_img)
cv2.waitKey()

Apa yang Terjadi?

Kita menggunakan cvtcolor berfungsi untuk mengubah warna ruang .Argumen pertama adalah masukan gambar dan argumen kedua menentukan ruang warna konversi .

Contoh: Pemisahan Warna Gambar

Disini kalian bisa menggunakan satuan RGB,HSV/YUV ,tapi disini saya menggunakan YUV

Contoh sytax YUV :

yuv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)

Contoh stelah di pisah :

Ini mungkin terlihat seperti seorang memburuk versi gambar asli, tapi itu tidak. 'sMari kita 's memisahkan hal: tiga saluran

# Alternative 1
y,u,v = cv2.split(yuv_img)
cv2.imshow('Y channel', y)
cv2.imshow('U channel', u)
cv2.imshow('V channel', v)
cv2.waitKey()
# Alternative
cv2.imshow('Y
cv2.imshow('U
cv2.imshow('V
cv2.waitKey()
2 (Faster)
channel', yuv_img[:, :, 0])
channel', yuv_img[:, :, 1])
channel', yuv_img[:, :, 2])

Sejak yuv _ img adalah suatu numpy ( yang menyajikan seleksi dimensi operator ), kita dapat memisahkan tiga saluran oleh mengiris itu.Jika kau mengamati dari di yuv _ img.shape, kamu akan melihat itu ada sesuatu yang 3d array.Jadi sekali anda menjalankan sebelumnya sepotong kode, kamu akan melihat tiga berbeda gambar.Menyusul adalah y: saluran.

Kalian pasti mengira kenapa warna pada hasil gambar diatas menjadi buruk, cara ini memang tidak di fokuskan untuk keindahan gambar,tapi bagaimana camera dapat mengolah gambar tersebut.

Sekian terimakasih semoga bermanfaat.

Pengertian Image Color Spaces pada OpenCV Beserta Contohnya


Pertama kali belajar OpenCV kita perlu mengetahui bagaimana mengolah vido/gambar di openCV setelah itu kita dapat mengambangkan gambar/video tersebut dengan metode tertentu.

Untuk menjalankan tutorial ini kalian wajib menginstall openCV dan package lainnya : Cara Install OpenCV di Ubuntu

Step 1: Membaca, Menampilkan dan Menyimpan Gambar/Video

Mari kita melihat siapa dapat memuat sebuah gambar pada opencv-python.Menciptakan sebuah file bernama pertama _ program.py dan terbuka itu sebagai editor. kode favoritMembuat folder dengan nama gambar dalam, folder yang ada saat ini dan memastikan bahwa anda memiliki sebuah gambar pada yang demikian. input.jpg folder bernama input.jpg (Contoh)

Setelah anda melakukan itu, tambahkan baris berikut untuk itu python:


import cv2
img = cv2.imread('./images/input.jpg')
cv2.imshow('Input image', img)
cv2.waitKey()

Coba jalankan dan hasilnya gambar terbuka otomatis dengan image viewer.

Kok Bisa ?

Coba perhatikan lagi code diatas ,baris per baris .Di baris pertama , kami mengimpor library opencv .Kami membutuhkan hal ini untuk semua fungsi kita akan menggunakan kodenya .Di baris kedua , kita membaca gambar dan menyimpan itu dalam sebuah variabel .Opencv numpy menggunakan struktur datanya untuk menyimpan gambar .Anda dapat belajar lebih banyak tentang numpy .Jadi jika anda membuka pintu python shell dan tipe berikut ini , dan kamu akan melihat orang datatype dicetak di atas terminal/CMD:

Di baris berikutnya, kami menampilkan gambar dalam sebuah jendela baru.Pertama argumen dalam cv2.imshow adalah nama dari jendela.Argumen yang kedua adalah gambar yang anda inginkan untuk menampilkan.Anda pasti bertanya tanya mengapa kita memiliki baris terakhir di sini.Fungsi, cv2.waitkey ( ), digunakan dalam opencv untuk mengikat. keyboardDibutuhkan beberapa sebagai argumen, dan angka itu menunjukkan waktu dalam milidetik.Pada dasarnya, kita menggunakan fungsi ini untuk menunggu sampai waktu yang durasi, sampai kita berada di acara. keyboardProgram berhenti di titik ini, dan menunggu untuk anda untuk menekan tombol apa saja untuk melanjutkan.Jika kita tidak lulus dari suatu, 't argumen atau jika kita kehilangan seperti argumen, fungsi ini akan menunggu untuk keyboard. peristiwa tanpa batasPernyataan terakhir, cv2.waitkey ( n ), melakukan rendering gambar yang dimuat dalam tahap sebelum.Itu mengambil sebuah angka yang menunjukkan waktu dalam milidetik rendering.Pada dasarnya, kita menggunakan fungsi ini untuk menunggu sampai waktu yang durasi sampai kita berada di acara. keyboardProgram berhenti di titik ini, dan menunggu

Step 2: Membuka dan Menyimpan Gambar/Video

Jalankan kode dibawah ini dan pastikan bahwa directory gambar sudah benar.

import cv2
gray_img = cv2.imread('images/input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('Grayscale', gray_img)
cv2.waitKey()

Di sini, kita menggunakan imreadflag, sebagai cv2.imread _, grayscale dan memuat gambar dalam grayscale, mode meskipun anda mungkin menemukan lebih banyak membaca mode di. dokumentasi resmiAnda dapat melihat gambar yang ditampilkan di jendela baru.

Hasil diatas menunjukan warna gambar sudah tidak lagi seperti original ,karena pada program atas kita menconvert warna menjadi grayscale.

Selanjutnya apabila kalian ingin menyimpan hasil foto ,kalian bisa menambahkan program seperti dibawah ini:


import cv2
gray_img = cv2.imread('images/input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('Grayscale', gray_img)
cv2.imwrite('images/output.jpg', gray_img)
cv2.waitKey()

imwrite berfungsi sebagai menyimpan gambar yang sudah terconvert menjadi grayscale.

Sekian tutorial dasar dalam openCV dan imageprocessing ,semoga bermanfaat.

Tutorial Membaca, Menampilkan dan Menyimpan Gambar/Video dengan OpenCV

Subscribe Our Newsletter