デジタル画像処理⑤ HSV変換

タイトル: RGB カラー表現から HSV カラー表現に変換します。
国際標準のテスト画像 Lena を使用しています。
H（色相）色度：赤、青、緑など、通常呼ばれる色の名前です。色相と値は次の表に対応しています。

赤	黄色	緑	緑	青	赤紫色	赤
$0°0\度$	$60\度$	$120\度$	$180\度$	$240\度$	$300\度$	$360\度$

S (彩度) 彩度: 色の純度を表し、彩度が低いほど色が濃くなります。0 $0\le S\le1$ .
V（明度）明るさ：色の明暗を表す座標の原点の値を0、円錐の頂点の値を1 RGBでは3つの値で色が
ここに画像の説明を挿入
決まるたとえば、黄色は (255,255 ,0) です。HSV では、黄色は色相 = 60 という 1 つの値によってのみ決定されます。
HSV 表色系は RGB 表色系に変換でき、変換式は次のとおりです。

RGB カラーシステムから HSV カラーシステムへ
RGB を HSV カラーシステムに変換する前に、R、G、B の 3 つのチャネルを 0-1 に正規化する必要があります。
$Ⅴ = 最大 x (R, G 、 B)$
$\begin{cases} \lbrack V-min(R,G,B)\rbrack/V & V >0 \\ 0 &V=0 \end{ケース}$
$\begin{cases} 60(GB)/SV & V=R \\ 60\lbrack 2+(BR)/SV\rbrack & V=G\\ 60\lbrack 4+(RG)/SV \rbrack & V=B\\ 0 & V=0 \\ H+360 &H<0 \end{cases}$
HSV カラーシステムを RGB カラーシステムに変換する式は次のとおりです。
$0<H\le60 \begin{cases} R= V & \\ B=RS\cdot V \\ G=S\cdot V \\cdot H/60+B \end{cases}$
$300<H\le360 \begin{cases} R=V & \\ B=RS\cdot V \\ G=GS \cdot V\cdot(H-360)/60 \end{cases}$
$60<H\le120 \begin{cases} G=V & \\ B=GS\cdot V \\ R=BS \cdot V\cdot(H-120)/60 \end{cases}$
$120<H\le180 \begin{cases} G=V & \\ R=GS\cdot V \\ B=R+S \cdot V\cdot(H-120)/60 \end{cases}$
$180<H\le240 \begin{cases} B=V & \\ R=BS\cdot V \\ G=RS \cdot V\cdot(H-240)/60 \end{cases}$
$240<H\le360 \begin{cases} B=V & \\ G=BS\cdot V \\ R=G+S \cdot V\cdot(H-240)/60 \end{cases}$

RGB 色空間の 3 つの色のさまざまな組み合わせによって、他のほとんどすべての色を形成できます。色は 3 つの色成分の線形結合で表されます. どの色もこの 3 つの成分に関連しており、これらの 3 つの成分は高い相関関係にあるため、色を連続的に変更することは直感的ではありません.イメージ、変更する必要があります。これらの 3 つのコンポーネントで十分です。
ただし、これら 3 つの色成分に対する人間の目の感度は異なります。モノクロでは、人間の目は赤に対して最も感度が低く、青に対して最も感度が高くなります。したがって、RGB 色空間は均一性の低い色空間です。特定の色について、より正確な 3 成分の数値表現を推測することは困難です。したがって、RGB 色空間はディスプレイシステムには適していますが、画像処理には適していません。
C++ コードは次のとおりです。

cv::Mat RGB2HSV(cv::Mat img)
{
    
    
    cv::Mat hsv(img.size(), CV_32FC3);

    float r=0.0, g=0.0, b = 0.0;
    float _max = 0.0, _min = 0.0;
    float h = 0.0, s = 0.0, v = 0.0;

    for (int row = 0; row < img.rows; row++)
    {
    
    
        cv::Vec3b *currentData = img.ptr<cv::Vec3b>(row);
        for (int col = 0; col < img.cols; col++)
        {
    
    
            r = (*(currentData + col))[2] / 255;
            g = (*(currentData + col))[1] / 255;
            b = (*(currentData + col))[0] / 255;

            _max = max(r, max(g, b));
            _min = min(r, min(g, b));

            v = _max;

            if (v == 0)
            {
    
    
                s = 0;
            }
            else
            {
    
    
                s = (v - _min) / v;
            }

            if (v == r)
            {
    
    
                h = 60 * (g - b) / (s*v);
            }
            else if (v == g)
            {
    
    
                h = 60 * (2 + (b - r) / (s*v));
            }
            else if (v == b)
            {
    
    
                h = 60 * (4 + (r - g) / (s*v));
            }
            else if (v == 0)
            {
    
    
                h = 0;
            }
            else
            {
    
    
                h = h + 360;
            }
            
            hsv.at<cv::Vec3f>(row, col)[0] = h;
            hsv.at<cv::Vec3f>(row, col)[1] = s;
            hsv.at<cv::Vec3f>(row, col)[2] = v;
        }
    }
    return hsv;
}

参考ブログ：https://blog.csdn.net/jinking01/article/details/120224251
https://zh.wikipedia.org/wiki/HSL%E5%92%8CHSV%E8%89%B2%E5%BD% A9%E7%A9%BA%E9%97%B4

デジタル画像処理⑤ HSV変換

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