Сдвиг значений пикселей HSV в питоне с использованием Numpy

Question

Я пытаюсь преобразовать (сдвинуть) значения каждого пикселя изображения HSV (взятого из кадра видео).

Идея состоит в том, чтобы инвертировать желтый и красный цвета в синий (чтобы избежать использования трех пороговых значений в программе позже, когда я смогу использовать только один), инвертируя красные и желтые значения в синие, используя следующее уравнение.

(Оттенок + 90) % 180 (в OpenCV 3 оттенок находится в диапазоне [0,180])

Вот что я придумал:

hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV);
H = hsv[:,:,0]
mask= [H<75 and H>128]
print("orig",hsv[mask])
hsv[mask] = ((hsv[mask]+90) % 180)

К сожалению, это не работает, так как при таком подходе я выбираю весь канал оттенка, а не его значения пикселей

Answer 1

Здесь есть две разные возможности, и я не уверен, что вы хотите, но обе они тривиальны для реализации. Вы можете инвертировать (может быть лучше слово) радугу оттенка, которую вы можете просто сделать, используя 180 - hue, Или вы можете сместить цвет на 180 градусов, используя (hue + 90) % 180 как вы упомянули.

Поменять цвета:

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(hsv)
rev_h = 180 - h
rev_hsv = cv2.merge([rev_h, s, v])
rev_img = cv2.cvtColor(rev_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

Сдвиг цветов:

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(hsv)
shift_h = (h + 90) % 180
shift_hsv = cv2.merge([shift_h, s, v])
shift_img = cv2.cvtColor(shift_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

Это идиоматические способы сделать это в OpenCV.

Теперь вы хотите сделать то же самое, что и выше, но только для некоторого замаскированного подмножества пикселей, которые удовлетворяют условию. Это не так сложно сделать; если вы хотите сместить несколько замаскированных пикселей:

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(hsv)
h_mask = (h < 75) | (h > 128)
h[h_mask] = (h[h_mask] + 90) % 180
shift_hsv = cv2.merge([h, s, v])
shift_img = cv2.cvtColor(shift_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

Answer 2

Канал оттенка имеет тип uint8, диапазон значений [0, 179]. Поэтому при добавлении с большим числом или отрицательным числом Python возвращает число мусора. Вот моя база решения на основе кода изменения цвета @alkasm:

img_hsv = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(img_hsv)
shift_h = random.randint(-50, 50)
h = ((h.astype('int16') + shift_h) % 180).astype('uint8')
shift_hsv = cv2.merge([h, s, v])

Для случайного изменения оттенка, насыщенности и значения. Сдвиг основания канала на @ bill-grates:

def shift_channel(c, amount):
   if amount > 0:
        lim = 255 - amount
        c[c >= lim] = 255
        c[c < lim] += amount
    elif amount < 0:
        amount = -amount
        lim = amount
        c[c <= lim] = 0
        c[c > lim] -= amount
    return c

rand_h, rand_s, rand_v = 50, 50, 50
img_hsv = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(img_hsv)
# Random shift hue
shift_h = random.randint(-rand_h, rand_h)
h = ((h.astype('int16') + shift_h) % 180).astype('uint8')
# Random shift saturation
shift_s = random.randint(-rand_s, rand_s)
s = shift_channel(s, shift_s)
# Random shift value
shift_v = random.randint(-rand_v, rand_v)
v = shift_channel(v, shift_v)
shift_hsv = cv2.merge([h, s, v])
print(shift_h, shift_s, shift_v)
img_rgb = cv2.cvtColor(shift_hsv, cv2.COLOR_HSV2RGB)