skimage.color #

[2]

A. R. Robertson，“CIE 1976 色差公式”，Color Res. Appl. 2, 7-11 (1977)。

skimage.color.deltaE_ciede2000(lab1, lab2, kL=1, kC=1, kH=1, *, channel_axis=-1)[源代码]#

CIEDE 2000 标准给出的色差。

CIEDE 2000 是 CIEDE94 的主要修订版。其感知校准主要基于在光滑表面上使用汽车涂料的经验。

参数:

lab1类似数组: 参考颜色（Lab 颜色空间）
lab2类似数组: 比较颜色（Lab 颜色空间）
kL浮点数（范围），可选: 明度比例因子，1 表示“可接受地接近”；2 表示“难以察觉”，请参阅 deltaE_cmc
kC浮点数（范围），可选: 色度比例因子，通常为 1
kH浮点数（范围），可选: 色调比例因子，通常为 1
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

deltaE类数组: lab1 和 lab2 之间的距离

备注

CIEDE 2000 假定明度、色度和色调的参数权重因子（分别为 kL、kC 和 kH）。这些默认值为 1。

参考

[1]

http://www.ece.rochester.edu/~gsharma/ciede2000/ciede2000noteCRNA.pdf DOI:10.1364/AO.33.008069

[2]

[3]

M. Melgosa、J. Quesada 和 E. Hita，“使用准确的色差容差数据集测试的一些最新颜色指标的均匀性”，Appl. Opt. 33, 8069-8077 (1994)。

skimage.color.deltaE_ciede94(lab1, lab2, kH=1, kC=1, kL=1, k1=0.045, k2=0.015, *, channel_axis=-1)[源代码]#

根据 CIEDE 94 标准的色差

通过使用特定于应用程序的比例因子（kH、kC、kL、k1 和 k2）来适应感知不均匀性。

参数:

lab1类似数组: 参考颜色（Lab 颜色空间）
lab2类似数组: 比较颜色（Lab 颜色空间）
kH浮点数，可选: 色调比例
kC浮点数，可选: 色度比例
kL浮点数，可选: 明度比例
k1浮点数，可选: 第一个比例参数
k2浮点数，可选: 第二个比例参数
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

dE类似数组: lab1 和 lab2 之间的色差

备注

deltaE_ciede94 关于 lab1 和 lab2 不是对称的。CIEDE94 根据第一种颜色定义了明度、色调和色度的比例。因此，第一种颜色应被视为“参考”颜色。

kL、k1 和 k2 取决于应用程序，默认值为图形艺术建议值

参数	图形艺术	纺织品
`kL`	1.000	2.000
`k1`	0.045	0.048
`k2`	0.015	0.014

参考

[1]

http://www.brucelindbloom.com/index.html?Eqn_DeltaE_CIE94.html

[2]

skimage.color.deltaE_cmc(lab1, lab2, kL=1, kC=1, *, channel_axis=-1)[源代码]#

来自 CMC l:c 标准的色差。

此色差由染料和着色剂协会（英国）的颜色测量委员会 (CMC) 开发。它旨在用于纺织工业。

比例因子 kL 和 kC 设置明度和色度差异相对于色调差异的权重。通常的值为 kL=2、kC=1 表示“可接受性”，而 kL=1、kC=1 表示“难以察觉”。对于给定的比例因子，dE > 1 的颜色被视为“不同”。

参数:

lab1类似数组: 参考颜色（Lab 颜色空间）
lab2类似数组: 比较颜色（Lab 颜色空间）
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

dE类似数组: 颜色 lab1 和 lab2 之间的距离

备注

deltaE_cmc 根据第一种颜色定义了明度、色调和色度的比例。因此 deltaE_cmc(lab1, lab2) != deltaE_cmc(lab2, lab1)

参考

[1]

http://www.brucelindbloom.com/index.html?Eqn_DeltaE_CIE94.html

[2]

[3]

F. J. J. Clarke、R. McDonald 和 B. Rigg，“JPC79 色差公式的修改”，J. Soc. Dyers Colour. 100, 128-132 (1984)。

skimage.color.gray2rgb(image, *, channel_axis=-1)[源代码]#

创建灰度图像的 RGB 表示形式。

参数:

image类数组: 输入图像。
channel_axisint，可选: 此参数指示输出数组的哪个轴将对应于通道。

返回:

rgb(…, C=3, …) ndarray: RGB 图像。向输入图像添加长度为 3 的新维度。

备注

如果输入是形状为 (M,) 的一维图像，则输出将为形状 (M, C=3)。

为灰度图像着色

圆形和椭圆形霍夫变换

基于区域边界的区域邻接图 (RAG)

skimage.color.gray2rgba(image, alpha=None, *, channel_axis=-1)[源代码]#

创建灰度图像的 RGBA 表示形式。

参数:

image类数组: 输入图像。
alpha类数组，可选: 输出图像的 Alpha 通道。它可以是标量或可以广播到 image 的数组。如果未指定，则将其设置为对应于 image dtype 的最大限制。
channel_axisint，可选: 此参数指示输出数组的哪个轴将对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

rgbandarray: RGBA 图像。向输入图像形状添加长度为 4 的新维度。

skimage.color.hed2rgb(hed, *, channel_axis=-1)[源代码]#

苏木精-伊红-DAB (HED) 到 RGB 颜色空间的转换。

参数:

hed(…, C=3, …) 类数组: HED 颜色空间中的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 中的图像。与输入尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 hed 的形状不是至少为 2 维 (…, C=3, …)。

参考

[1]

A. C. Ruifrok 和 D. A. Johnston，“通过颜色反卷积量化组织化学染色”，Analytical and quantitative cytology and histology / the International Academy of Cytology [and] American Society of Cytology, vol. 23, no. 4, pp. 291-9, 2001 年 8 月。

示例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2hed, hed2rgb
>>> ihc = data.immunohistochemistry()
>>> ihc_hed = rgb2hed(ihc)
>>> ihc_rgb = hed2rgb(ihc_hed)

分离免疫组织化学染色中的颜色

skimage.color.hsv2rgb(hsv, *, channel_axis=-1)[源代码]#

HSV 到 RGB 颜色空间的转换。

参数:

hsv(…, C=3, …) 类数组: HSV 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 格式的图像。与输入具有相同的维度。

引发:

ValueError: 如果 hsv 不是至少 2 维，且形状为 (…, C=3, …)。

备注

由于整数运算和舍入，RGB 和 HSV 色彩空间之间的转换会导致一些精度损失 [1]。

参考

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV

示例

>>> from skimage import data
>>> img = data.astronaut()
>>> img_hsv = rgb2hsv(img)
>>> img_rgb = hsv2rgb(img_hsv)

为灰度图像着色

洪水填充

skimage.color.lab2lch(lab, *, channel_axis=-1)[源代码]#

将 CIE-LAB 中的图像转换为 CIE-LCh 颜色空间。

CIE-LCh 是 CIE-LAB (笛卡尔) 色彩空间的圆柱表示。

参数:

lab(…, C=3, …) 类数组: CIE-LAB 色彩空间中的输入图像。除非设置了 channel_axis，否则最后一维表示 CIE-LAB 通道。 L* 值的范围是 0 到 100；a* 和 b* 值的范围是 -128 到 127。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: CIE-LCh 色彩空间中的图像，与输入图像形状相同。

引发:

ValueError: 如果 lab 不具有至少 3 个通道（即 L*、a* 和 b*）。

另请参阅

lch2lab

备注

h 通道（即色调）表示为范围在 (0, 2*pi) 内的角度。

参考

[1]

[2]

https://en.wikipedia.org/wiki/HCL_color_space

[3]

示例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2lab, lab2lch
>>> img = data.astronaut()
>>> img_lab = rgb2lab(img)
>>> img_lch = lab2lch(img_lab)

skimage.color.lab2rgb(lab, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[源代码]#

将 CIE-LAB 中的图像转换为 sRGB 颜色空间。

参数:

lab(…, C=3, …) 类数组: CIE-LAB 色彩空间中的输入图像。除非设置了 channel_axis，否则最后一维表示 CIE-LAB 通道。 L* 值的范围是 0 到 100；a* 和 b* 值的范围是 -128 到 127。
illuminant{“A”, “B”, “C”, “D50”, “D55”, “D65”, “D75”, “E”}, 可选: 照明体的名称（该函数不区分大小写）。
observer{“2”, “10”, “R”}, 可选: 观察者的孔径角。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: sRGB 色彩空间中的图像，与输入图像形状相同。

引发:

ValueError: 如果 lab 不是至少 2 维，且形状为 (…, C=3, …)。

另请参阅

rgb2lab

备注

此函数使用 lab2xyz() 和 xyz2rgb()。 CIE XYZ 三刺激值是 x_ref = 95.047、y_ref = 100. 和 z_ref = 108.883。有关支持的照明体列表，请参见函数 xyz_tristimulus_values()。

参考

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_illuminant

[2]

skimage.color.lab2xyz(lab, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[源代码]#

将 CIE-LAB 中的图像转换为 XYZ 颜色空间。

参数:

lab(…, C=3, …) 类数组: CIE-LAB 色彩空间中的输入图像。除非设置了 channel_axis，否则最后一维表示 CIE-LAB 通道。 L* 值的范围是 0 到 100；a* 和 b* 值的范围是 -128 到 127。
illuminant{“A”, “B”, “C”, “D50”, “D55”, “D65”, “D75”, “E”}, 可选: 照明体的名称（该函数不区分大小写）。
observer{“2”, “10”, “R”}, 可选: 观察者的孔径角。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: XYZ 色彩空间中的图像，与输入图像形状相同。

引发:

ValueError: 如果 lab 不是至少 2 维，且形状为 (…, C=3, …)。
ValueError: 如果不支持照明体或观察者角度，或者未知。
UserWarning: 如果任何像素无效 (Z < 0)。

另请参阅

xyz2lab

备注

CIE XYZ 三刺激值是 x_ref = 95.047，y_ref = 100.，以及 z_ref = 108.883。有关支持的照明体列表，请参见函数 xyz_tristimulus_values()。

参考

[1]

[2]

skimage.color.label2rgb(label, image=None, colors=None, alpha=0.3, bg_label=0, bg_color=(0, 0, 0), image_alpha=1, kind='overlay', *, saturation=0, channel_axis=-1)[源代码]#

返回一个 RGB 图像，其中颜色编码的标签被绘制在图像上。

参数:

labelndarray: 与 image 具有相同形状的整数标签数组。
imagendarray，可选: 用作标签下层底的图像。它应与 labels 具有相同的形状，可以选择带有额外的 RGB（通道）轴。如果 image 是 RGB 图像，则在着色之前将其转换为灰度图像。
colors列表，可选: 颜色列表。如果标签数量超过颜色数量，则颜色会循环。
alphafloat [0, 1]，可选: 着色标签的不透明度。如果 image 为 None，则忽略。
bg_labelint，可选: 被视为背景的标签。如果指定了 bg_label，则 bg_color 为 None，并且 kind 为 overlay，则背景不会被任何颜色绘制。
bg_colorstr 或数组，可选: 背景颜色。必须是 skimage.color.color_dict 中的名称或介于 [0, 1] 之间的 RGB 浮点值。
image_alphafloat [0, 1]，可选: 图像的不透明度。
kind字符串，取值为 {'overlay', 'avg'} 之一: 所需的彩色图像类型。'overlay' 循环使用定义的颜色，并将彩色标签覆盖在原始图像上。'avg' 将每个标记的段替换为其平均颜色，以获得染色类或粉彩色绘画外观。
saturationfloat [0, 1]，可选: 用于控制应用于原始图像的饱和度的参数，介于完全饱和（原始 RGB，saturation=1）和完全不饱和（灰度，saturation=0）之间。仅当 kind='overlay' 时适用。
channel_axisint，可选: 此参数指示输出数组的哪个轴将对应于通道。如果提供了 image，则此参数还必须与 image 中与通道相对应的轴匹配。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

result浮点型 ndarray，与 image 具有相同的形状: 使用某个 alpha 值将 label 中每个不同值的循环颜色图（colors）与图像混合的结果。

使用像素图查找物体的测地中心

skimage.color.lch2lab(lch, *, channel_axis=-1)[源代码]#

将 CIE-LCh 中的图像转换为 CIE-LAB 颜色空间。

CIE-LCh 是 CIE-LAB (笛卡尔) 色彩空间的圆柱表示。

参数:

lch(…, C=3, …) 类数组: CIE-LCh 色彩空间中的输入图像。除非设置了 channel_axis，否则最后一个维度表示 CIE-LAB 通道。L* 值范围为 0 到 100；C 值范围为 0 到 100；h 值范围为 0 到 2*pi。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: CIE-LAB 格式的图像，与输入形状相同。

引发:

ValueError: 如果 lch 没有至少 3 个通道（即 L*、C 和 h）。

另请参阅

lab2lch

备注

h 通道（即色调）表示为范围在 (0, 2*pi) 内的角度。

参考

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/HCL_color_space

[2]

[3]

示例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2lab, lch2lab, lab2lch
>>> img = data.astronaut()
>>> img_lab = rgb2lab(img)
>>> img_lch = lab2lch(img_lab)
>>> img_lab2 = lch2lab(img_lch)

skimage.color.luv2rgb(luv, *, channel_axis=-1)[源代码]#

Luv 到 RGB 颜色空间的转换。

参数:

luv(…, C=3, …) 类数组: CIE Luv 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 格式的图像。与输入具有相同的维度。

引发:

ValueError: 如果 luv 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。

备注

此函数使用 luv2xyz 和 xyz2rgb。

skimage.color.luv2xyz(luv, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[源代码]#

CIE-Luv 到 XYZ 颜色空间的转换。

参数:

luv(…, C=3, …) 类数组: CIE-Luv 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
illuminant{“A”, “B”, “C”, “D50”, “D55”, “D65”, “D75”, “E”}, 可选: 照明体的名称（该函数不区分大小写）。
observer{“2”, “10”, “R”}, 可选: 观察者的孔径角。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: XYZ 格式的图像。与输入尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 luv 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。
ValueError: 如果不支持照明体或观察者角度，或者未知。

备注

XYZ 转换权重使用 observer=2A。D65 照明的参考白点，XYZ 三刺激值为 (95.047, 100., 108.883)。有关支持的照明列表，请参阅函数 xyz_tristimulus_values()。

参考

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/CIELUV

[2]

skimage.color.rgb2gray(rgb, *, channel_axis=-1)[源代码]#

计算 RGB 图像的亮度。

参数:

rgb(…, C=3, …) 类数组: RGB 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。

返回:

outndarray: 亮度图像 - 与输入数组大小相同但删除了通道维度的数组。

引发:

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。

备注

此转换中使用的权重是为现代 CRT 荧光粉校准的

Y = 0.2125 R + 0.7154 G + 0.0721 B

如果存在 alpha 通道，则会忽略它。

参考

[1]

http://poynton.ca/PDFs/ColorFAQ.pdf

示例

>>> from skimage.color import rgb2gray
>>> from skimage import data
>>> img = data.astronaut()
>>> img_gray = rgb2gray(img)

来自图像的 Gabor / 初级视觉皮层“简单细胞”

使用像素图查找物体的测地中心

skimage.color.rgb2hed(rgb, *, channel_axis=-1)[源代码]#

RGB 到苏木精-伊红-DAB (HED) 颜色空间的转换。

参数:

rgb(…, C=3, …) 类数组: RGB 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: HED 格式的图像。与输入尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。

参考

[1]

A. C. Ruifrok 和 D. A. Johnston，“通过颜色反卷积量化组织化学染色”，Analytical and quantitative cytology and histology / the International Academy of Cytology [and] American Society of Cytology, vol. 23, no. 4, pp. 291-9, 2001 年 8 月。

示例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2hed
>>> ihc = data.immunohistochemistry()
>>> ihc_hed = rgb2hed(ihc)

分离免疫组织化学染色中的颜色

skimage.color.rgb2hsv(rgb, *, channel_axis=-1)[源代码]#

RGB 到 HSV 颜色空间的转换。

参数:

rgb(…, C=3, …) 类数组: RGB 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: HSV 格式的图像。与输入尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。

备注

由于整数算术和舍入 [1]，RGB 和 HSV 色彩空间之间的转换会导致一些精度损失。

参考

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV

示例

>>> from skimage import color
>>> from skimage import data
>>> img = data.astronaut()
>>> img_hsv = color.rgb2hsv(img)

RGB 到 HSV

为灰度图像着色

洪水填充

skimage.color.rgb2lab(rgb, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[源代码]#

在给定照明和观察者下，从 sRGB 颜色空间 (IEC 61966-2-1:1999) 到 CIE Lab 颜色空间的转换。

参数:

rgb(…, C=3, …) 类数组: RGB 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
illuminant{“A”, “B”, “C”, “D50”, “D55”, “D65”, “D75”, “E”}, 可选: 照明体的名称（该函数不区分大小写）。
observer{“2”, “10”, “R”}, 可选: 观察者的孔径角。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: Lab 格式的图像。与输入尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。

备注

RGB 是一种与设备相关的色彩空间，因此，如果您使用此函数，请确保您正在分析的图像已映射到 sRGB 色彩空间。

此函数使用 rgb2xyz 和 xyz2lab。默认情况下，Observer=”2”，Illuminant=”D65”。CIE XYZ 三刺激值 x_ref=95.047, y_ref=100., z_ref=108.883。有关支持的照明列表，请参阅函数 xyz_tristimulus_values()。

参考

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_illuminant

skimage.color.rgb2luv(rgb, *, channel_axis=-1)[源代码]#

RGB 到 CIE-Luv 颜色空间的转换。

参数:

rgb(…, C=3, …) 类数组: RGB 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: CIE Luv 格式的图像。与输入尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。

备注

此函数使用 rgb2xyz 和 xyz2luv。

参考

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/CIELUV

[2]

skimage.color.rgb2rgbcie(rgb, *, channel_axis=-1)[源代码]#

RGB 到 RGB CIE 颜色空间的转换。

参数:

rgb(…, C=3, …) 类数组: RGB 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: RGB CIE 格式的图像。与输入尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。

参考

[1]

示例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2rgbcie
>>> img = data.astronaut()
>>> img_rgbcie = rgb2rgbcie(img)

skimage.color.rgb2xyz(rgb, *, channel_axis=-1)[源代码]#

RGB 到 XYZ 颜色空间的转换。

参数:

rgb(…, C=3, …) 类数组: RGB 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: XYZ 格式的图像。与输入尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。

备注

CIE XYZ 色彩空间是从 CIE RGB 色彩空间派生而来的。但请注意，此函数是从 sRGB 转换而来。

参考

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/YCbCr

示例

>>> from skimage import data
>>> img = data.astronaut()
>>> img_xyz = rgb2xyz(img)

skimage.color.rgb2ycbcr(rgb, *, channel_axis=-1)[源代码]#

RGB 到 YCbCr 颜色空间的转换。

参数:

rgb(…, C=3, …) 类数组: RGB 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: YCbCr 格式的图像。与输入尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。

备注

Y 介于 16 和 235 之间。这是视频编解码器常用的色彩空间；有时会被错误地称为“YUV”。

参考

[1]

skimage.color.rgb2ydbdr(rgb, *, channel_axis=-1)[源代码]#

RGB 到 YDbDr 颜色空间的转换。

参数:

rgb(…, C=3, …) 类数组: RGB 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: YDbDr 格式的图像。与输入尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。

备注

这是视频编解码器常用的色彩空间。它也是 JPEG2000 中的可逆颜色变换。

参考

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/YDbDr

skimage.color.rgb2yiq(rgb, *, channel_axis=-1)[源代码]#

RGB 到 YIQ 颜色空间的转换。

参数:

rgb(…, C=3, …) 类数组: RGB 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: YIQ 格式的图像。与输入图像尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。

skimage.color.rgb2ypbpr(rgb, *, channel_axis=-1)[源代码]#

RGB 到 YPbPr 颜色空间的转换。

参数:

rgb(…, C=3, …) 类数组: RGB 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: YPbPr 格式的图像。与输入图像尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。

参考

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/YPbPr

skimage.color.rgb2yuv(rgb, *, channel_axis=-1)[源代码]#

RGB 到 YUV 颜色空间的转换。

参数:

rgb(…, C=3, …) 类数组: RGB 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: YUV 格式的图像。与输入图像尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。

备注

Y 的取值范围在 0 到 1 之间。对于视频编解码器常用的色彩空间，请使用 YCbCr 代替 YUV，其中 Y 的取值范围为 16 到 235。

参考

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/YUV

skimage.color.rgba2rgb(rgba, background=(1, 1, 1), *, channel_axis=-1)[源代码]#

使用 Alpha 混合将 RGBA 转换为 RGB [1]。

参数:

rgba(…, C=4, …) 类数组: RGBA 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
background类数组: 用于混合图像的背景颜色（3 个介于 0 到 1 之间的浮点数 - 背景的 RGB 值）。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 格式的图像。与输入具有相同的维度。

引发:

ValueError: 如果 rgba 不是至少 2 维，并且形状为 (…, 4, …)。

参考

[1] (1,2)

https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_compositing#Alpha_blending

示例

>>> from skimage import color
>>> from skimage import data
>>> img_rgba = data.logo()
>>> img_rgb = color.rgba2rgb(img_rgba)

skimage.color.rgbcie2rgb(rgbcie, *, channel_axis=-1)[源代码]#

RGB CIE 到 RGB 颜色空间的转换。

参数:

rgbcie(…, C=3, …) 类数组: RGB CIE 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 格式的图像。与输入具有相同的维度。

引发:

ValueError: 如果 rgbcie 不是至少 2 维，并且形状为 (…, C=3, …)。

参考

[1]

https://web.archive.org/web/20160624145052/http://www.mecourse.com/landinig/software/cdeconv/cdeconv.html

示例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2rgbcie, rgbcie2rgb
>>> img = data.astronaut()
>>> img_rgbcie = rgb2rgbcie(img)
>>> img_rgb = rgbcie2rgb(img_rgbcie)

skimage.color.separate_stains(rgb, conv_matrix, *, channel_axis=-1)[源代码]#

RGB 到污渍颜色空间的转换。

参数:

rgb(…, C=3, …) 类数组: RGB 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
conv_matrix: ndarray: G. Landini 描述的染色分离矩阵 [1]。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: 染色色彩空间中的图像。与输入图像尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 维且形状为 (…, C=3, …)。

备注

可在 color 模块中找到的染色分离矩阵及其各自的色彩空间

hed_from_rgb: 苏木精 + 伊红 + DAB
hdx_from_rgb: 苏木精 + DAB
fgx_from_rgb: 佛尔根 + 淡绿
bex_from_rgb: 吉姆萨染色：甲基蓝 + 伊红
rbd_from_rgb: 快红 + 快蓝 + DAB
gdx_from_rgb: 甲基绿 + DAB
hax_from_rgb: 苏木精 + AEC
bro_from_rgb: 蓝色矩阵苯胺蓝 + 红色矩阵偶氮胭脂红 + 橙色矩阵橙黄 G
bpx_from_rgb: 甲基蓝 + 丽春红
ahx_from_rgb: 阿利新蓝 + 苏木精
hpx_from_rgb: 苏木精 + PAS

此实现借鉴了 DIPlib 的一些想法 [2]，例如，使用一个较小的值进行补偿，以避免在计算比尔-朗伯定律时出现对数伪影。

参考

[1]

[2]

DIPlib/diplib

[3]

A. C. Ruifrok 和 D. A. Johnston，“通过颜色反卷积对组织化学染色进行量化”，Anal. Quant. Cytol. Histol., vol. 23, no. 4, pp. 291–299, Aug. 2001。

示例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import separate_stains, hdx_from_rgb
>>> ihc = data.immunohistochemistry()
>>> ihc_hdx = separate_stains(ihc, hdx_from_rgb)

skimage.color.xyz2lab(xyz, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[源代码]#

XYZ 到 CIE-LAB 颜色空间的转换。

参数:

xyz(…, C=3, …) 类数组: XYZ 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
illuminant{“A”, “B”, “C”, “D50”, “D55”, “D65”, “D75”, “E”}, 可选: 照明体的名称（该函数不区分大小写）。
observer{“2”, “10”, “R”}, 可选: 以下之一：2 度观察者、10 度观察者或 R 函数 grDevices::convertColor 中的“R”观察者。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: CIE-LAB 格式的图像。与输入图像尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 xyz 不是至少 2 维，并且形状为 (…, C=3, …)。
ValueError: 如果不支持或未知照明体或观察者角度。

备注

默认情况下，Observer=”2”，Illuminant=”D65”。CIE XYZ 三刺激值 x_ref=95.047，y_ref=100.，z_ref=108.883。有关支持的照明体列表，请参阅函数 xyz_tristimulus_values()。

参考

[1]

[2]

示例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2xyz, xyz2lab
>>> img = data.astronaut()
>>> img_xyz = rgb2xyz(img)
>>> img_lab = xyz2lab(img_xyz)

skimage.color.xyz2luv(xyz, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[源代码]#

XYZ 到 CIE-Luv 颜色空间的转换。

参数:

xyz(…, C=3, …) 类数组: XYZ 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
illuminant{“A”, “B”, “C”, “D50”, “D55”, “D65”, “D75”, “E”}, 可选: 照明体的名称（该函数不区分大小写）。
observer{“2”, “10”, “R”}, 可选: 观察者的孔径角。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: CIE-Luv 格式的图像。与输入图像尺寸相同。

引发:

ValueError: 如果 xyz 不是至少 2 维，并且形状为 (…, C=3, …)。
ValueError: 如果不支持照明体或观察者角度，或者未知。

备注

默认情况下，XYZ 转换权重使用 observer=2A。D65 照明体的参考白点，其 XYZ 三刺激值为 (95.047, 100., 108.883)。有关支持的照明体列表，请参阅函数 xyz_tristimulus_values()。

参考

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/CIELUV

[2]

示例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2xyz, xyz2luv
>>> img = data.astronaut()
>>> img_xyz = rgb2xyz(img)
>>> img_luv = xyz2luv(img_xyz)

skimage.color.xyz2rgb(xyz, *, channel_axis=-1)[源代码]#

XYZ 到 RGB 颜色空间的转换。

参数:

xyz(…, C=3, …) 类数组: XYZ 格式的图像。默认情况下，最后一个维度表示通道。
channel_axisint，可选: 此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

版本 0.19 中添加： channel_axis 已在 0.19 中添加。

返回:

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 格式的图像。与输入具有相同的维度。

引发:

ValueError: 如果 xyz 不是至少 2 维，并且形状为 (…, C=3, …)。

备注

CIE XYZ 色彩空间源自 CIE RGB 色彩空间。但请注意，此函数会转换为 sRGB。

参考

[1]