OpenCV Python-替换图像中的通道

如何解决OpenCV Python-替换图像中的通道

我目前在x和y轴上使用Sobel滤波器，并为此计算一个角度。输出的图像是HSV色彩空间中两个方向的加权平均值。

我试图用计算的角度（范围[0，pi]的1d列表）替换H通道，然后如果H不为零，则将S和V通道设置为255

我用来计算角度的代码是：

 Sx = cv2.Sobel(gray,-1,1,ksize=3)
 Sy = cv2.Sobel(gray,ksize=3)
 theta = np.arctan2(Sy,Sx)

并交换频道：

color[:,:,0] = np.rad2deg(theta)
color[color[:,0] > 0,1] = 255
color[color[:,2] = 255

在交换频道之前，我有：

但是交换之后，我得到：

我期望的结果类似于：

如果输入图像是带有黑色圆圈的白色背景

解决方法

有两个与色彩空间有关的问题（HSV和BGR，数组dtype和范围）。在大多数情况下，OpenCV希望用户注意这些事项。

1. 您正在将numpy数组视为处于HSV色彩空间中，但是cv2.imshow将图像解释为BGR。 color数组需要显式转换为BGR，如下所示：cv2.imshow("image",cv2.cvtColor(color,cv2.COLOR_HSV2BGR))

2. 如果gray是uint8图像，则Sx / Sy将仅包含非负值。这基本上将所有负导数设置为零，这是错误的。建议将Sobel ddepth参数更改为CV_32F（以确保输出为浮点数）：Sx = cv2.Sobel(gray,cv2.CV_32F,1,ksize=3)（对于Sy也是如此）。或者，您可以明确确保gray.dtype是np.float32。

3. np.rad2deg的输出（理论上）在[0，360]范围内，但是表示图像的numpy数组的值应在[0，255]中。这是解决这种情况的一种可能方法：

theta = np.arctan2(Sy,Sx)
# Instead of converting [-pi,pi] range to degrees,linearly convert
# the array to [0,255] range using cv2.normalize.
hue_value = cv2.normalize(theta,dst=None,alpha=255.0,norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
# Select nonzero values as a mask.
mask = np.logical_or(theta > 0.01,theta < -0.01)
color[:,:,0] = hue_value
color[mask,1] = 255
color[mask,2] = 255