亚洲激情专区-91九色丨porny丨老师-久久久久久久女国产乱让韩-国产精品午夜小视频观看

溫馨提示×

溫馨提示×

您好,登錄后才能下訂單哦!

密碼登錄×
登錄注冊×
其他方式登錄
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》

OpenCV計算圖片色彩豐富度的示例分析

發布時間:2021-12-15 18:11:46 來源:億速云 閱讀:905 作者:柒染 欄目:大數據

這篇文章給大家介紹OpenCV計算圖片色彩豐富度的示例分析,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。

計算圖片色彩豐富度

首先我們要有一個色彩豐富度的標準。Hasler and Süsstrunk的研究將顏色豐富度劃分為7級。

  1. 無(Not colorful)

  2. 稍微(Slightly colorful)

  3. 適度(Moderately colorful)

  4. 平均(Averagely colorful)

  5. 非常(Quite colorful)

  6. 高度(Highly colorful)

  7. 極端(Extremely colorful)

Hasler and Süsstrunk找了20個人對84副圖片按照1-7分進行打分。最后對這份調查數據進行分析,發現圖片顏色豐富度有如下計算公式。

OpenCV計算圖片色彩豐富度的示例分析

OpenCV計算圖片色彩豐富度的示例分析

  最后的C就是圖片顏色豐富度的指示變量(其中sigma和miu分別代表標準差和平均值)。

代碼

import cv2
import numpy as np

def image_colorfulness(image):    #將圖片分為B,G,R三部分(注意,這里得到的R、G、B為向量而不是標量)    (B, G, R) = cv2.split(image.astype("float"))    #rg = R - G    rg = np.absolute(R - G)    #yb = 0.5 * (R + G) - B    yb = np.absolute(0.5 * (R + G) - B)    #計算rg和yb的平均值和標準差    (rbMean, rbStd) = (np.mean(rg), np.std(rg))    (ybMean, ybStd) = (np.mean(yb), np.std(yb))    #計算rgyb的標準差和平均值    stdRoot = np.sqrt((rbStd ** 2) + (ybStd ** 2))    meanRoot = np.sqrt((rbMean ** 2) + (ybMean ** 2))    # 返回顏色豐富度C    return stdRoot + (0.3 * meanRoot)

image = cv2.imread('圖片路徑')  
print(image_colorfulness(image))

運行

#返回圖片的豐富度值(0-100)

關于OpenCV計算圖片色彩豐富度的示例分析就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。

向AI問一下細節

免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。

AI

蛟河市| 莱芜市| 若尔盖县| 西乡县| 休宁县| 土默特右旗| 米脂县| 望城县| 徐汇区| 环江| 宣威市| 偃师市| 斗六市| 天门市| 房产| 贵州省| 台东县| 顺平县| 佛冈县| 民丰县| 赣州市| 高唐县| 南丹县| 曲靖市| 钦州市| 胶南市| 麻城市| 庆元县| 读书| 通州区| 柯坪县| 兴仁县| 许昌市| 藁城市| 丹凤县| 浏阳市| 呼伦贝尔市| 东台市| 龙胜| 平邑县| 沙坪坝区|