"Standard" - RGB zu Graustufen-Konvertierung

Ich bin versucht, zu schreiben a-Wandler-Algorithmus, der nimmt ein JPEG-Bild und gibt seinen PGM (Portable Gray Map) version.
Das problem ist, dass ich nicht verstehen kann, wie die "offiziellen" JPG->PGM convertitors Arbeit in Bezug auf was Wert zu zuweisen, der Letzte pixel (ich denke mal, 0->255) ausgehend von der klassischen RGB-format.

Am Anfang, habe ich diese Formel (es ist die gleiche verwendet von OpenCV ist CV_RGB2GRAY Konvertierung):

0.30*R + 0.59*G + 0.11*B = val

Schrieb ich einen einfachen code, der zum testen meine Ergebnisse: man nimmt ein Farbbild und seine PGM-version (bereits konvertiert mit GIMP). Dann wandelt das Farbbild unter Verwendung der vorherigen Formel. Das Ziel ist ein Graustufen-Bild, das pixel-zu-pixel-Höhe der PGM-Eingang.

Zu diesem Zeitpunkt, nicht wieder die gleichen Werte. Können Sie mir helfen?

  • Haben Sie bereits einen Blick auf wikipedia: Graustufen?
  • Sind Sie sicher, dass das, was es tut? Was ist, wenn es nur dekodiert die Y-Ebene und ignoriert die Farbe-Koeffizienten? Sie hätte anderes Geräusch, und die Faktoren, die unterschiedlich sein können.
  • Sorry, ich verstehe nicht, Ihre post
InformationsquelleAutor TheUnexpected | 2013-07-12
  1. 16

    Das problem ist, dass ich nicht verstehen kann, wie die "offiziellen" JPG->PGM convertitors Arbeit in Bezug auf was Wert zu zuweisen, der Letzte pixel (ich denke mal, 0->255) ausgehend von der klassischen RGB-format.

    Ist es wahrscheinlich eine gamma-Anpassung in der Konvertierung die "offiziellen" tools verwenden.
    Das ist, es ist nicht nur eine lineare Transformation.

    Siehe diesen Wikipedia-Abschnitt für die details: Umwandlung von Farbe in Graustufen

    Ich glaube, Sie wollen, verwenden Sie die Formel für Csrgb.
    Probieren Sie es aus und sehen, ob Sie mit den Ergebnisse, die Sie erwarten.

    Im Grunde, Sie tun dies:

    1. Nehmen R, G, B Farbe (jeweils in [0,1] Bereich)
      • Wenn Sie in den Bereich 0..255 statt, teilen Sie einfach durch 255.0
    2. Berechnen Clinear = 0.2126 R + 0.7152 G + 0.0722 B
      • Dies ist wahrscheinlich die lineare Transformation, die Sie anwendeten, vor
    3. Berechnen Csrgb nach Formel, basierend auf Clinear
      • Dies ist die nichtlineare gamma-Korrektur-Stück, das Sie fehlten
      • Check-out dieses WolframAlpha Plotten
      • Csrgb = 12.92 Clinear wenn Clinear <= 0.0031308
      • Csrgb = 1.055 Clinear1/2.4 - 0.055 wenn Clinear > 0.0031308
    • Ich aktualisierte die Antwort ein wenig zu buchstabieren die genauen Schritte, da die Wikipedia-Seite könnte ein wenig kryptisch, wenn Sie nicht vertraut mit einigen grundlegenden color science.
    • Ich habe auch einen WolframAlpha Plotten für Sie, so dass Sie sehen können, ist die nichtlineare Form der gamma-Korrektur.
    • Timothy, bitte korrigieren Sie mich, wenn ich falsch bin, aber ich denke, dass nach Schritt (1) haben Sie für die Transformation der Werte für die lineare Intensität, da, wenn Sie RGB-Werte aus Datei werden Sie bereits gamma-kodiert Stromversorgung 1/2.4. Also, zuerst müssen Sie zum entfernen dieser Codierung durch Anwendung der Transformation mit power 2.4, und nur dann haben Sie die Schritte (2) und (3) Ihre Antwort. Ist das richtig?
    • Du hast Recht. Es ist zu erweitern, finden Sie linearen Luminanz, dann komprimieren.
    InformationsquelleAutor Timothy Shields
  2. 5

    Harold ' s point über die "Y-Ebene": standard-Farbe, die JPEG-Bilder codiert werden mit dem YCbCr - Farbraum, wobei Y die Luminanz-Komponente (d.h. die Helligkeit) und Cb und Cr sind die blau-Differenz und rot-Unterschied chroma-Komponenten. Also eine Möglichkeit, aus einem Farb-JPEG in Graustufen ist zu einfach, die Cb-und Cr-Komponenten.

    Es gibt ein Programm namens jpegtran als können dies tun, verlustfrei, mit der -grayscale option. (Die verlustfreie Teil würde wirklich nur von Belang, wenn Sie wollte bis zum Ende mit einer, die JPEG-und nicht PGM, um zu vermeiden,generation Verlust.) In jedem Fall wäre dies wohl der Schnellste Weg, um diese transformation, weil Sie nicht selbst decodieren des Bilds in Pixel, viel weniger tun Mathe auf jeden.

    InformationsquelleAutor Robert Fleming
  3. 1

    In der Theorie, mit ein paar Pixeln (3 in diesem Fall), können Sie bestimmen, was Ihre Algorithmus ist dabei.
    Juste wählen Sie Ihre drei pixel (p1, p2, p3), deren RGB-Wert und Ihr PGM-Grau, und Sie haben:

    RedConstant * p1.redValue + GreenConstant * p1.greenValue + BlueConstant * p1.blueValue = p1.grayValue

    RedConstant * p2.redValue + GreenConstant * p2.greenValue + BlueConstant * p2.blueValue = p2.grayValue

    RedConstant * p3.redValue + GreenConstant * p3.greenValue + BlueConstant * p3.blueValue = p3.grayValue.

    Dann dieses problem lösen (look up "equation solver" oder sowas) und sehen, was sind die Konstanten, die Sie verwenden.

    • Danke, aber, Nein, es funktioniert nicht. Ich lege 3 pixel-Werten gelöst und drei Gleichungen-Systems. Es ergibt sich bei drei Konstanten, die sind gut für diejenigen Gleichungen, und nicht für eine vierte pixel.
    • 1) Sind Sie sicher, dass Sie abgeholt die gleichen Pixel für RGB-und Grau-Wert? 2) von diesem Artikel: tannerhelland.com/3643/grayscale-image-algorithm-vb6 ich sah, dass Sie mehrere verschiedene RGB-zu-PGM-Algorithmus. Sie alle versuchen, und versuchen zu entdecken, die man verwendet. Viel Glück!
    • Was, wenn ich Ihnen sage, dass ich nicht finden, eine gültige Methode?
    • Naja, GIMP wahrscheinlich verwenden Sie Ihre eigene seltsame Algorithmus, was ist der wahre Zweck von versuchen, neu zu erstellen die genau Ihrem Konverter?
    • Der Prozess der PGM-Konvertierung ist ein Teil eines mehr-Algorithmus. Nach einigen tests, die ich gesehen habe, dass die Ergebnisse eines solchen Algorithmus sind besser, wenn ich einen "GIMP" PGM-Bild als Eingabe, und nicht eine einfachere version erstellt, in der alle diese Methoden. So ich aber, dass die echten PGM-format beschreibt die pixel-Werte in einer Weise, die scheint zu sein, mehr... "überschaubar", die von meinem Algorithmus. Ich habe auch versucht zu schauen, GIMP ist code, den ich gefunden habe, eine mögliche Konvertierung Punkt, aber es ist nicht so gut lesbar...
    • Das ist nicht etwa GIMP "[mit] Ihren eigenen seltsamen Algorithmus." Es ist die gamma-Korrektur. Siehe meine Antwort und die Wikipedia-Seite zu verlinken.

    InformationsquelleAutor Fabinout
  4. 1

    EINFACHEN ALGORITHMUS ZUM KONVERTIEREN VON RGB-BILD IN GRAUSTUFEN, IN OPENCV PYTHON!

    Kommentare, die ich verwendet, damit der code ist selbsterklärend.Aber es funktioniert schnell.

    import cv2
import numpy as np
img1 = cv2.imread('opencvlogo.png')
row,col,ch = img1.shape
g = [ ]  #the list in which we will stuff single grayscale pixel value inplace of 3 RBG values
#this function converts each RGB pixel value into single Grayscale pixel value and appends that value to list 'g'
def rgb2gray(Img):
    global g
    row,col,CHANNEL = Img.shape
    for i in range(row) :
        for j in range(col):
        a =      (   Img[i,j,0]*0.07  +  Img[i,j,1]*0.72 +    Img[i,j,2] *0.21   ) #the algorithm i used id , G =  B*0.07 + G*0.72 + R* 0.21
                                                                                   #I found it online
        g.append(a)
rgb2gray(img1)  #convert the img1 into grayscale
gr = np.array(g)  #convert the list 'g' containing grayscale pixel values into numpy array
cv2.imwrite("test1.png" , gr.reshape(row,col)) #save the image file as test1.jpg

    SO habe ich diese Bild-Datei ...

    Mein Programm erzeugt folgende Graustufen-Datei ..

    • Iteration über alle Pixel in Python-code, der Durchführung der Berechnung in Python und Anhängen das Ergebnis in eine Liste, nur um Sie zu konvertieren zurück in ein numpy-array wird langsam sein wie die Hölle (und verwendet ungefähr 4-bis 8-mal mehr Speicher als die optimale Lösung). Da Sie bereits numpy führen Sie die gesamte Berechnung auf der C-Seite mit Hilfe Rundfunk -, Weg-schneller und vermeidet Speicher zu verschwenden.
    • So, nach dem laden des Bildes, die ganze Sache reduziert werden kann, um gr = img1[:,:,0]*0.07 + img1[:,:,1]*0.72 + img1[:,:,2]*0.21 cv2.imwrite("test1.png", gr). Auf meinem Rechner den code mit Ihrem Bild nehmen 0.41 Sekunden, mein code 0.06; der Unterschied ist dramatischer, mit größeren Bildern.
    InformationsquelleAutor bad programmer
  5. 0

    Wandelt ein single-input pixel in der default RGB ColorModel zu einem einzigen grauen pixel.

    /* Convertation function 
 * @param x    the horizontal pixel coordinate
 * @param y    the vertical pixel coordinate
 * @param rgb  the integer pixel representation in the default RGB color model
 * @return a gray pixel in the default RGB color model.*/

    public int filterRGB(int x, int y, int rgb) {
    //Find the average of red, green, and blue.
    float avg = (((rgb >> 16) & 0xff) /255f +
                 ((rgb >>  8) & 0xff) /255f +
                  (rgb        & 0xff) /255f) /3;
    //Pull out the alpha channel.
    float alpha = (((rgb >> 24) & 0xff) /255f);

    //Calculate the average.
    //Formula: Math.min(1.0f, (1f - avg) /(100.0f /35.0f) + avg);
    //The following formula uses less operations and hence is faster.
    avg = Math.min(1.0f, 0.35f + 0.65f * avg);
    //Convert back into RGB.
   return (int) (alpha * 255f) << 24 |
          (int) (avg   * 255f) << 16 |
          (int) (avg   * 255f) << 8  |
          (int) (avg   * 255f);
}
    InformationsquelleAutor Tomka Koliada
  6. -3

    Durchschnitt Methode ist die einfachste. Sie müssen nur den Durchschnitt von drei Farben. Da es ein RGB-Bild, so dass es bedeutet, dass Sie müssen hinzufügen, r mit g) mit b, und dann teilen Sie durch 3, um Ihre gewünschten Graustufen-Bild.

    Ihre getan auf diese Weise.

    Grayscale = (R + G + B /3)

    Wenn Sie ein Farbbild, wie in der Abbildung oben gezeigt wird, und Sie möchten, konvertieren Sie es in Graustufen mithilfe der Durchschnittsmethode.

    InformationsquelleAutor
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