it-swarm.com.ru

Преобразование цветов HSV в RGB

Есть ли способ преобразовать цветовые аргументы HSV в цветовые аргументы типа RGB, используя модули pygame в python? Я попробовал следующий код, но он возвращает смешные значения.

import colorsys
test_color = colorsys.hsv_to_rgb(359, 100, 100)
print(test_color)

и этот код возвращает следующую ерунду

(100, -9900.0, -9900.0)

Это явно не RGB. Что я делаю неправильно?

12
AvZ

Эта функция ожидает десятичное значение для s (насыщенность) и v (значение), а не процентов. Разделите на 100.

>>> import colorsys

# Using percent, incorrect
>>> test_color = colorsys.hsv_to_rgb(359,100,100)
>>> test_color
(100, -9900.0, -9900.0)

# Using decimal, correct
>>> test_color = colorsys.hsv_to_rgb(1,1,1)
>>> test_color
(1, 0.0, 0.0)

Если вы хотите ненормализованный кортеж RGB, вот функция для переноса функции colorsys.

def hsv2rgb(h,s,v):
    return Tuple(round(i * 255) for i in colorsys.hsv_to_rgb(h,s,v))

Пример функциональности

>>> hsv2rgb(0.5,0.5,0.5)
(64, 128, 128)
21
CoryKramer

Если вам нравится производительность, лучше избегать импорта и использовать собственный оптимизированный код

Вот точный код из colorsys, слегка модифицированный, чтобы сделать байт-код немного быстрее:

    def hsv_to_rgb(h, s, v):
        if s == 0.0: return (v, v, v)
        i = int(h*6.) # XXX assume int() truncates!
        f = (h*6.)-i; p,q,t = v*(1.-s), v*(1.-s*f), v*(1.-s*(1.-f)); i%=6
        if i == 0: return (v, t, p)
        if i == 1: return (q, v, p)
        if i == 2: return (p, v, t)
        if i == 3: return (p, q, v)
        if i == 4: return (t, p, v)
        if i == 5: return (v, p, q)

Результат:

>>> hsv_to_rgb(359,1,1)
[1, 0.0, 0.0]

Использование цепочки if, как описано выше, на самом деле быстрее, чем использование Elif

Использование обертки, как в ответе Кибер, требует от переводчика нескольких дополнительных шагов.
Чтобы добавить, цикл for в примере Cyber ​​является реальным убийцей производительности при таком использовании.

Если вы хотите немного большей производительности, просто сделайте это:
(Я не скажу, что это лучшая из возможных характеристик, но она, безусловно, лучше)

    def hsv_to_rgb(h, s, v):
        if s == 0.0: v*=255; return (v, v, v)
        i = int(h*6.) # XXX assume int() truncates!
        f = (h*6.)-i; p,q,t = int(255*(v*(1.-s))), int(255*(v*(1.-s*f))), int(255*(v*(1.-s*(1.-f)))); v*=255; i%=6
        if i == 0: return (v, t, p)
        if i == 1: return (q, v, p)
        if i == 2: return (p, v, t)
        if i == 3: return (p, q, v)
        if i == 4: return (t, p, v)
        if i == 5: return (v, p, q)

^ это гарантирует вывод int () с диапазоном 255 (ввод остается прежним)

>>> hsv_to_rgb(359./360.,1,1)
(255, 0, 0)

СОВЕТ: по возможности держитесь подальше от сторонних, попробуйте прямой подход, если можете.
exculusions: скомпилированные расширения C, такие как PIL или NumPy, или обертки ctypes, такие как PyOpenGL (использует DLL)

13
Tcll

Аргумент Хюэ также должен отличаться от 0-1.

import colorsys
test_color = colorsys.hsv_to_rgb(359/360.0, 1, 1)
6
Paul Beloff

Если вы работаете с массивами Numpy, то matplotlib.colors.hsv_to_rgb довольно просто:

import numpy as np
from matplotlib.colors import hsv_to_rgb
# This will create a Nice image of varying hue and value
hsv = np.zeros((512, 512, 3))
hsv[..., 0] = np.linspace(0, 1, 512)
hsv[..., 1] = 1.
hsv[..., 2] = np.linspace(0, 1, 512)[:, np.newaxis]
rgb = hsv_to_rgb(hsv)

Обратите внимание, что входные и выходные изображения имеют значения в диапазоне [0, 1].

2
buzjwa

Я подготовил векторизованную версию, она примерно в 10 раз быстрее

def hsv_to_rgb(h, s, v):
    shape = h.shape
    i = int_(h*6.)
    f = h*6.-i

    q = f
    t = 1.-f
    i = ravel(i)
    f = ravel(f)
    i%=6

    t = ravel(t)
    q = ravel(q)

    clist = (1-s*vstack([zeros_like(f),ones_like(f),q,t]))*v

    #0:v 1:p 2:q 3:t
    order = array([[0,3,1],[2,0,1],[1,0,3],[1,2,0],[3,1,0],[0,1,2]])
    rgb = clist[order[i], arange(prod(shape))[:,None]]

    return rgb.reshape(shape+(3,))
1
Tomas

Я нашел следующий код для работы с изображениями, представленными в виде numpy ndarrays:

from skimage.io import imread
import matplotlib.colors as mcolors
img = imread( 'my_image.png' )
img_hsv = mcolors.rgb_to_hsv( img )
img_hsv = img_hsv / (1.0, 1.0, 255.0)

Последнее деление было полезно для преобразования в плавающее представление между 0,0 и 1,0, поскольку по некоторым причинам последний компонент изначально находился в диапазоне от 0 до 255.

0
YakovK