利用matlab对彩色图片进行颜色变换

最近，遇到了一个问题，我师兄的深度学习代码成功的将荞麦种子分为了三类。将左图转换为了右图，将图中的黑色，灰色，白色而且形状不一的荞麦种子分为了3类。

我要做的就是，分别将右边图中红色的部分、黄色的部分、绿色的部分筛选出来进行处理。这对于初次接触科研的我来说算是一个第一个难题了。那么我的检索关键词就是，颜色变换，经过调研，我发现，用其他颜色空间（例如rgb颜色空间）是不现实的，因为它的感觉是不符合我们人眼观察的感觉的，因此，我们人眼可以直接观察出来的不同，必须选择符合我们人眼的颜色空间，经过筛选，我们选择了HSV颜色空间。

那么我们的思路就是第一步：将图片转换成HSV空间，方便进一步处理。这一步在matlab中用rgb2hsv这个命令可以轻松的做到。

第二步就是，知道图片中不同的颜色的H、S、V值，这里，我们需要知道右图中的红黄蓝（还有背景的黑色）的H，S，V值，然后才能根据这三个值对目标像素进行筛选。这里，我们大概了解一下，hsv这三个值大概代表色调，饱和度，亮度。所以大概猜测一下，他们的H值将会是差异最大的。

但是，找到某个像素点的HSV值也费了一点功夫，按照网上说的，直接用PS打开，用拾色器拾取某个地方的HSV值，得到下图

将其值带入我们的代码没有成功将目标图像筛选出来。因此，猜想是，这个H的单位是度。S和V是百分比，跟我们需要的不一样，而且，在后面，我们发现在opencv中求取hsv值，用的三个数也有不同，在这里先挖个坑，后续还会用c++实现颜色变换。

最后，我们将目标颜色截取成一个一个小块如下图，是为了方便带入图片，读取hsv值。

将目标图像读入下面matlab代码之中。

clear all;
clc;
I = imread( 'hong.png' );
hsv = rgb2hsv( I );
H = hsv( :, :, 1 );
S = hsv( :, :, 2 );
V = hsv( :, :, 3 );

注意（这里，我们的目标图像最好是颜色一致的，否则之后的表格之中需要自己一一对应hsv值）

就这么一个简单的代码，就可以得到他们的hsv值

这里我们以他的S值为例，不同的表格，代表不同的像素，如果颜色不均匀，那么表格中的数字将会不同，由于我们用的是一个颜色，所以，他们每个表格的数字是相同的。（这里我猜想，如果表格的位置是相同的，即他们在表格中都是第一行第一列的，那么他们是同一个像素的hsv值,这里hsv分别有三个表格）

根据我们的目标图像，我们得到了三种颜色的HSV值：

红：h:0,s:0.9922,v:0.5020

绿：h:0.3333,s:0.9922v:0.5020

黄：h:0.1667s:0.9922v:0.5020

然后，将原图带入下面的颜色提取的代码中，这里我们以红色为例：

clear all;
clc;
flag = imread('F:\zhanlian\jieguo\20.png'); % 读取图像
figure;
imshow(flag); % 展示图像
% 将图像的rgb色彩空间转化至hsv色彩空间
flag_hsv = rgb2hsv(flag);
% 创建一个黑色图像，将特定颜色提取到此处
flag_new = 0*ones(size(flag));
% 将该图像转至hsv色彩空间
flag_new_hsv = rgb2hsv(flag_new);
% 找出图像中绿色的像素
[row, col] = ind2sub(size(flag_hsv),find(flag_hsv(:,:,1)<0.1...
& flag_hsv(:,:,2)>0.9 & flag_hsv(:,:,2)<1.1...
& flag_hsv(:,:,3)>0.49& flag_hsv(:,:,3)<0.51));
flag_hsv(:,:,1)=0;
flag_hsv(:,:,2)=0;
flag_hsv(:,:,3)=1% 将图像中的绿色像素复制到刚才新建的白色图像中
for i = 1 : length(row)flag_new_hsv(row(i),col(i),:) = flag_hsv(row(i),col(i),:);end
% 将提取出来的绿色，转化至rgb空间，进行展示
flag_green = hsv2rgb(flag_new_hsv);
figure
imshow(flag_green)

其中，中间这块代码，需要根据你测量出来的HSV值进行更改，

[row, col] = ind2sub(size(flag_hsv),find(flag_hsv(:,:,1)<0.1...
& flag_hsv(:,:,2)>0.9 & flag_hsv(:,:,2)<1.1...
& flag_hsv(:,:,3)>0.49& flag_hsv(:,:,3)<0.51));
flag_hsv(:,:,1)=0;
flag_hsv(:,:,2)=0;
flag_hsv(:,:,3)=1

其中，flag_hsv(:,:,1)代表H值

flag_hsv(:,:,2)代表S值

flag_hsv(:,:,3)代表V值，

由于红色的H是0，我们设置的是小于0.1，通过实验，我们发现这里的判断部分只能是大于或者小于号，而且只能是约束的数字只能是小数，根据0<0.1,0.9<0.9922<1,0.49<0.5020<0.51我们写出了上图的代码。你可以根据自己的需要进行修改。

根据我们的实验，我们得到了如下的结果，成功将三种颜色的东西分开。

今天的任务就完成了，下一篇写用opencv提取不同的颜色

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