skimage.color #

[2]

A. R. Robertson，「The CIE 1976 color-difference formulae」，Color Res. Appl. 2, 7-11 (1977)。

skimage.color.deltaE_ciede2000(lab1, lab2, kL=1, kC=1, kH=1, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

CIEDE 2000 標準給出的色彩差異。

CIEDE 2000 是 CIDE94 的主要修訂版。感知校準主要基於在光滑表面上使用汽車塗料的經驗。

參數：

lab1類陣列: 參考顏色 (Lab 色彩空間)
lab2類陣列: 比較顏色 (Lab 色彩空間)
kL浮點數 (範圍)，選用: 明度比例因子，1 表示「可接受地接近」；2 表示「無法察覺」，請參閱 deltaE_cmc
kC浮點數 (範圍)，選用: 彩度比例因子，通常為 1
kH浮點數 (範圍)，選用: 色相比例因子，通常為 1
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

deltaE類陣列: lab1 和 lab2 之間的距離

備註

CIEDE 2000 假設明度、彩度和色相（分別為 kL、kC、kH）的參數加權因子。這些預設值為 1。

參考文獻

[1]

http://www.ece.rochester.edu/~gsharma/ciede2000/ciede2000noteCRNA.pdf DOI:10.1364/AO.33.008069

[2]

[3]

M. Melgosa, J. Quesada, and E. Hita, “Uniformity of some recent color metrics tested with an accurate color-difference tolerance dataset,” Appl. Opt. 33, 8069-8077 (1994).

skimage.color.deltaE_ciede94(lab1, lab2, kH=1, kC=1, kL=1, k1=0.045, k2=0.015, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

根據 CIEDE 94 標準的色彩差異

通過使用特定應用程式的比例因子 (kH、kC、kL、k1 和 k2) 來調整感知上的不均勻性。

參數：

lab1類陣列: 參考顏色 (Lab 色彩空間)
lab2類陣列: 比較顏色 (Lab 色彩空間)
kH浮點數，選用: 色相比例
kC浮點數，選用: 彩度比例
kL浮點數，選用: 明度比例
k1浮點數，選用: 第一個比例參數
k2浮點數，選用: 第二個比例參數
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

dE類陣列: lab1 和 lab2 之間的顏色差異

備註

deltaE_ciede94 在 lab1 和 lab2 之間不對稱。CIEDE94 根據第一種顏色定義明度、色相和彩度的比例。因此，第一種顏色應被視為「參考」顏色。

kL、k1、k2 取決於應用程式，預設值為建議用於平面藝術的值

參數	平面藝術	紡織品
`kL`	1.000	2.000
`k1`	0.045	0.048
`k2`	0.015	0.014

參考文獻

[1]

http://www.brucelindbloom.com/index.html?Eqn_DeltaE_CIE94.html

[2]

skimage.color.deltaE_cmc(lab1, lab2, kL=1, kC=1, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

來自 CMC l:c 標準的色彩差異。

此顏色差異由染料和染色學家協會（英國）的色彩測量委員會 (CMC) 開發。它旨在用於紡織業。

比例因子 kL、kC 設定明度和彩度差異相對於色相差異的權重。通常的值是 kL=2、kC=1 表示「可接受性」，kL=1、kC=1 表示「無法察覺性」。對於給定的比例因子，dE > 1 的顏色是「不同的」。

參數：

lab1類陣列: 參考顏色 (Lab 色彩空間)
lab2類陣列: 比較顏色 (Lab 色彩空間)
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

dE類陣列: 顏色 lab1 和 lab2 之間的距離

備註

deltaE_cmc 根據第一種顏色定義明度、色相和彩度的比例。因此，deltaE_cmc(lab1, lab2) != deltaE_cmc(lab2, lab1)

參考文獻

[1]

http://www.brucelindbloom.com/index.html?Eqn_DeltaE_CIE94.html

[2]

[3]

F. J. J. Clarke, R. McDonald, and B. Rigg, “Modification to the JPC79 colour-difference formula,” J. Soc. Dyers Colour. 100, 128-132 (1984).

skimage.color.gray2rgb(image, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

建立灰階影像的 RGB 表示。

參數：

image類陣列: 輸入影像。
channel_axis整數，選用: 此參數指示輸出陣列的哪個軸將對應於通道。

傳回：

rgb(…, C=3, …) ndarray: RGB 影像。向輸入影像新增長度為 3 的新維度。

備註

如果輸入是形狀為 (M,) 的 1 維影像，則輸出形狀將為 (M, C=3)。

灰階影像的著色

圓形和橢圓形霍夫轉換

基於區域邊界的區域鄰接圖 (RAG)

skimage.color.gray2rgba(image, alpha=None, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

建立灰階影像的 RGBA 表示。

參數：

image類陣列: 輸入影像。
alpha類陣列，選用: 輸出影像的 Alpha 通道。它可以是純量或可廣播到 image 的陣列。如果未指定，則會將其設定為對應於 image dtype 的最大限制。
channel_axis整數，選用: 此參數指示輸出陣列的哪個軸將對應於通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

rgbandarray: RGBA 影像。向輸入影像形狀新增長度為 4 的新維度。

skimage.color.hed2rgb(hed, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

蘇木精-伊紅-二氨基聯苯胺 (HED) 至 RGB 色彩空間轉換。

參數：

hed(…, C=3, …) 類陣列: HED 色彩空間中的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 中的影像。與輸入相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 hed 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

參考文獻

[1]

A. C. Ruifrok and D. A. Johnston, “Quantification of histochemical staining by color deconvolution.,” Analytical and quantitative cytology and histology / the International Academy of Cytology [and] American Society of Cytology, vol. 23, no. 4, pp. 291-9, Aug. 2001.

範例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2hed, hed2rgb
>>> ihc = data.immunohistochemistry()
>>> ihc_hed = rgb2hed(ihc)
>>> ihc_rgb = hed2rgb(ihc_hed)

分離免疫組織化學染色中的顏色

skimage.color.hsv2rgb(hsv, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

HSV 至 RGB 色彩空間轉換。

參數：

hsv(…, C=3, …) 類陣列: HSV 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 格式的影像。與輸入相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 hsv 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

備註

由於整數算術和捨入 [1]，RGB 和 HSV 色彩空間之間的轉換會導致一些精確度損失。

參考文獻

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV

範例

>>> from skimage import data
>>> img = data.astronaut()
>>> img_hsv = rgb2hsv(img)
>>> img_rgb = hsv2rgb(img_hsv)

灰階影像的著色

填滿

skimage.color.lab2lch(lab, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

將 CIE-LAB 中的影像轉換為 CIE-LCh 色彩空間。

CIE-LCh 是 CIE-LAB (笛卡爾) 色彩空間的圓柱表示法。

參數：

lab(…, C=3, …) 類陣列: CIE-LAB 色彩空間中的輸入影像。除非設定 channel_axis，否則最後一個維度表示 CIE-LAB 通道。L* 值範圍為 0 到 100；a* 和 b* 值範圍為 -128 到 127。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: CIE-LCh 色彩空間中的影像，形狀與輸入相同。

引發：

ValueError: 如果 lab 沒有至少 3 個通道（即 L*、a* 和 b*）。

另請參閱

lch2lab

備註

h 通道（即色相）表示為範圍在 (0, 2*pi) 內的角度。

參考文獻

[1]

[2]

https://en.wikipedia.org/wiki/HCL_color_space

[3]

範例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2lab, lab2lch
>>> img = data.astronaut()
>>> img_lab = rgb2lab(img)
>>> img_lch = lab2lch(img_lab)

skimage.color.lab2rgb(lab, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[原始碼]#

將 CIE-LAB 中的影像轉換為 sRGB 色彩空間。

參數：

lab(…, C=3, …) 類陣列: CIE-LAB 色彩空間中的輸入影像。除非設定 channel_axis，否則最後一個維度表示 CIE-LAB 通道。L* 值範圍為 0 到 100；a* 和 b* 值範圍為 -128 到 127。
illuminant{“A”, “B”, “C”, “D50”, “D55”, “D65”, “D75”, “E”}, 可選: 光源的名稱（此函數不區分大小寫）。
observer{“2”, “10”, “R”}, 可選: 觀察者的孔徑角。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: sRGB 色彩空間的影像，與輸入形狀相同。

引發：

ValueError: 如果 lab 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

另請參閱

rgb2lab

備註

此函數使用 lab2xyz() 和 xyz2rgb()。CIE XYZ 三刺激值為 x_ref = 95.047，y_ref = 100.，以及 z_ref = 108.883。請參閱函數 xyz_tristimulus_values() 以取得支援光源的列表。

參考文獻

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_illuminant

[2]

skimage.color.lab2xyz(lab, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[原始碼]#

將 CIE-LAB 中的影像轉換為 XYZ 色彩空間。

參數：

lab(…, C=3, …) 類陣列: CIE-LAB 色彩空間中的輸入影像。除非設定 channel_axis，否則最後一個維度表示 CIE-LAB 通道。L* 值範圍為 0 到 100；a* 和 b* 值範圍為 -128 到 127。
illuminant{“A”, “B”, “C”, “D50”, “D55”, “D65”, “D75”, “E”}, 可選: 光源的名稱（此函數不區分大小寫）。
observer{“2”, “10”, “R”}, 可選: 觀察者的孔徑角。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: XYZ 色彩空間的影像，與輸入形狀相同。

引發：

ValueError: 如果 lab 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。
ValueError: 如果光源或觀察者角度不受支援或未知。
UserWarning: 如果任何像素無效 (Z < 0)。

另請參閱

xyz2lab

備註

CIE XYZ 三刺激值為 x_ref = 95.047，y_ref = 100.，以及 z_ref = 108.883。請參閱函數 xyz_tristimulus_values() 以取得支援光源的列表。

參考文獻

[1]

[2]

skimage.color.label2rgb(label, image=None, colors=None, alpha=0.3, bg_label=0, bg_color=(0, 0, 0), image_alpha=1, kind='overlay', *, saturation=0, channel_axis=-1)[原始碼]#

傳回一個 RGB 影像，其中色彩編碼標籤會繪製在影像上。

參數：

labelndarray: 與 image 具有相同形狀的整數標籤陣列。
imagendarray，可選: 用作標籤底圖的影像。它應具有與 labels 相同的形狀，可選擇具有額外的 RGB（通道）軸。如果 image 是 RGB 影像，則會在著色前轉換為灰階。
colorslist，可選: 色彩列表。如果標籤數量超過色彩數量，則會循環使用色彩。
alphafloat [0, 1]，可選: 色彩化標籤的不透明度。如果 image 為 None，則忽略。
bg_labelint，可選: 被視為背景的標籤。如果指定 bg_label，bg_color 為 None，且 kind 為 overlay，則背景不會被任何色彩繪製。
bg_colorstr 或陣列，可選: 背景顏色。必須是 skimage.color.color_dict 中的名稱，或介於 [0, 1] 之間的 RGB 浮點數值。
image_alphafloat [0, 1]，可選: 影像的不透明度。
kind字串，為 {‘overlay’, ‘avg’} 之一: 所需的色彩影像種類。「overlay」循環使用定義的色彩，並將著色的標籤覆蓋在原始影像上。「avg」將每個標記的區段替換為其平均顏色，以呈現染色類別或柔和的繪畫外觀。
saturationfloat [0, 1]，可選: 用於控制應用於原始影像的飽和度的參數，範圍從完全飽和（原始 RGB，saturation=1）到完全不飽和（灰階，saturation=0）。僅在 kind='overlay' 時適用。
channel_axis整數，選用: 此參數指示輸出陣列的哪個軸對應於通道。如果提供 image，則此參數也必須與 image 中對應於通道的軸一致。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

resultfloat 的 ndarray，與 image 具有相同形狀: 在給定的 alpha 值下，將 label 中每個不同值的循環色彩對應表（colors）與影像混合的結果。

skimage.color.lch2lab(lch, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

將 CIE-LCh 中的影像轉換為 CIE-LAB 色彩空間。

CIE-LCh 是 CIE-LAB (笛卡爾) 色彩空間的圓柱表示法。

參數：

lch(…, C=3, …) array_like: CIE-LCh 色彩空間中的輸入影像。除非設定 channel_axis，否則最後一個維度表示 CIE-LAB 通道。L* 值範圍從 0 到 100；C 值範圍從 0 到 100；h 值範圍從 0 到 2*pi。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: CIE-LAB 格式的影像，與輸入形狀相同。

引發：

ValueError: 如果 lch 沒有至少 3 個通道（即 L*、C 和 h）。

另請參閱

lab2lch

備註

h 通道（即色相）表示為範圍在 (0, 2*pi) 內的角度。

參考文獻

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/HCL_color_space

[2]

[3]

範例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2lab, lch2lab, lab2lch
>>> img = data.astronaut()
>>> img_lab = rgb2lab(img)
>>> img_lch = lab2lch(img_lab)
>>> img_lab2 = lch2lab(img_lch)

skimage.color.luv2rgb(luv, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

Luv 至 RGB 色彩空間轉換。

參數：

luv(…, C=3, …) array_like: CIE Luv 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 格式的影像。與輸入相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 luv 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

備註

此函數使用 luv2xyz 和 xyz2rgb。

skimage.color.luv2xyz(luv, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[原始碼]#

CIE-Luv 至 XYZ 色彩空間轉換。

參數：

luv(…, C=3, …) array_like: CIE-Luv 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
illuminant{“A”, “B”, “C”, “D50”, “D55”, “D65”, “D75”, “E”}, 可選: 光源的名稱（此函數不區分大小寫）。
observer{“2”, “10”, “R”}, 可選: 觀察者的孔徑角。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: XYZ 格式的影像。與輸入具有相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 luv 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。
ValueError: 如果光源或觀察者角度不受支援或未知。

備註

XYZ 轉換權重使用 observer=2A。D65 照明體的參考白點，其 XYZ 三色刺激值為 (95.047, 100., 108.883)。有關支援的照明體列表，請參閱函式 xyz_tristimulus_values()。

參考文獻

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/CIELUV

[2]

skimage.color.rgb2gray(rgb, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

計算 RGB 影像的亮度。

參數：

rgb(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): RGB 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。

傳回：

outndarray: 亮度影像 - 與輸入陣列大小相同，但移除了通道維度的陣列。

引發：

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

備註

此轉換中使用的權重已針對現代 CRT 磷光體校準。

Y = 0.2125 R + 0.7154 G + 0.0721 B

如果存在 alpha 通道，則會忽略它。

參考文獻

[1]

http://poynton.ca/PDFs/ColorFAQ.pdf

範例

>>> from skimage.color import rgb2gray
>>> from skimage import data
>>> img = data.astronaut()
>>> img_gray = rgb2gray(img)

來自影像的 Gabors / 初級視覺皮層「簡單細胞」

skimage.color.rgb2hed(rgb, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

RGB 至蘇木精-伊紅-二氨基聯苯胺 (HED) 色彩空間轉換。

參數：

rgb(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): RGB 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: HED 格式的影像。與輸入具有相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

參考文獻

[1]

A. C. Ruifrok and D. A. Johnston, “Quantification of histochemical staining by color deconvolution.,” Analytical and quantitative cytology and histology / the International Academy of Cytology [and] American Society of Cytology, vol. 23, no. 4, pp. 291-9, Aug. 2001.

範例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2hed
>>> ihc = data.immunohistochemistry()
>>> ihc_hed = rgb2hed(ihc)

分離免疫組織化學染色中的顏色

skimage.color.rgb2hsv(rgb, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

RGB 至 HSV 色彩空間轉換。

參數：

rgb(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): RGB 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: HSV 格式的影像。與輸入具有相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

備註

由於整數運算和四捨五入 [1]，RGB 和 HSV 色彩空間之間的轉換會導致某些精確度的損失。

參考文獻

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV

範例

>>> from skimage import color
>>> from skimage import data
>>> img = data.astronaut()
>>> img_hsv = color.rgb2hsv(img)

RGB 轉 HSV

灰階影像的著色

填滿

skimage.color.rgb2lab(rgb, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[原始碼]#

在給定的光源和觀察者下，從 sRGB 色彩空間 (IEC 61966-2-1:1999) 轉換到 CIE Lab 色彩空間。

參數：

rgb(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): RGB 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
illuminant{“A”, “B”, “C”, “D50”, “D55”, “D65”, “D75”, “E”}, 可選: 光源的名稱（此函數不區分大小寫）。
observer{“2”, “10”, “R”}, 可選: 觀察者的孔徑角。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: Lab 格式的影像。與輸入具有相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

備註

RGB 是一種與裝置相關的色彩空間，因此，如果您使用此函式，請確保您正在分析的影像已對應到 sRGB 色彩空間。

此函式使用 rgb2xyz 和 xyz2lab。預設值為 Observer=”2”，Illuminant=”D65”。CIE XYZ 三色刺激值 x_ref=95.047, y_ref=100., z_ref=108.883。有關支援的照明體列表，請參閱函式 xyz_tristimulus_values()。

參考文獻

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_illuminant

skimage.color.rgb2luv(rgb, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

RGB 至 CIE-Luv 色彩空間轉換。

參數：

rgb(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): RGB 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: CIE Luv 格式的影像。與輸入具有相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

備註

此函式使用 rgb2xyz 和 xyz2luv。

參考文獻

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/CIELUV

[2]

skimage.color.rgb2rgbcie(rgb, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

RGB 至 RGB CIE 色彩空間轉換。

參數：

rgb(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): RGB 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: RGB CIE 格式的影像。與輸入具有相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

參考文獻

[1]

範例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2rgbcie
>>> img = data.astronaut()
>>> img_rgbcie = rgb2rgbcie(img)

skimage.color.rgb2xyz(rgb, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

RGB 至 XYZ 色彩空間轉換。

參數：

rgb(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): RGB 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: XYZ 格式的影像。與輸入具有相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

備註

CIE XYZ 色彩空間源自 CIE RGB 色彩空間。但請注意，此函式是從 sRGB 轉換。

參考文獻

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/YCbCr

範例

>>> from skimage import data
>>> img = data.astronaut()
>>> img_xyz = rgb2xyz(img)

skimage.color.rgb2ycbcr(rgb, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

RGB 至 YCbCr 色彩空間轉換。

參數：

rgb(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): RGB 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: YCbCr 格式的影像。與輸入具有相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

備註

Y 介於 16 和 235 之間。這是視訊編解碼器常用的色彩空間；它有時會被錯誤地稱為「YUV」。

參考文獻

[1]

skimage.color.rgb2ydbdr(rgb, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

RGB 至 YDbDr 色彩空間轉換。

參數：

rgb(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): RGB 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: YDbDr 格式的影像。與輸入具有相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

備註

這是視訊編解碼器常用的色彩空間。它也是 JPEG2000 中的可逆色彩轉換。

參考文獻

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/YDbDr

skimage.color.rgb2yiq(rgb, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

RGB 至 YIQ 色彩空間轉換。

參數：

rgb(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): RGB 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: YIQ 格式的影像。與輸入具有相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

skimage.color.rgb2ypbpr(rgb, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

RGB 至 YPbPr 色彩空間轉換。

參數：

rgb(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): RGB 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: YPbPr 格式的影像。與輸入具有相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

參考文獻

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/YPbPr

skimage.color.rgb2yuv(rgb, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

RGB 至 YUV 色彩空間轉換。

參數：

rgb(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): RGB 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: YUV 格式的影像。與輸入具有相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

備註

Y 介於 0 和 1 之間。對於視訊編解碼器常用的色彩空間，請使用 YCbCr 而不是 YUV，其中 Y 的範圍從 16 到 235。

參考文獻

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/YUV

skimage.color.rgba2rgb(rgba, background=(1, 1, 1), *, channel_axis=-1)[原始碼]#

使用 alpha 混合將 RGBA 轉換為 RGB [1]。

參數：

rgba(…, C=4, …) 類陣列 (array_like): RGBA 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
background類陣列 (array_like): 要與影像混合的背景顏色（介於 0 到 1 之間的三個浮點數 - 背景的 RGB 值）。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 格式的影像。與輸入相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 rgba 不是至少 2D 且形狀為 (…, 4, …)。

參考文獻

[1] (1,2)

https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_compositing#Alpha_blending

範例

>>> from skimage import color
>>> from skimage import data
>>> img_rgba = data.logo()
>>> img_rgb = color.rgba2rgb(img_rgba)

skimage.color.rgbcie2rgb(rgbcie, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

RGB CIE 至 RGB 色彩空間轉換。

參數：

rgbcie(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): RGB CIE 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 格式的影像。與輸入相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 rgbcie 不是至少 2D 且形狀為 (…, C=3, …)。

參考文獻

[1]

https://web.archive.org/web/20160624145052/http://www.mecourse.com/landinig/software/cdeconv/cdeconv.html

範例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2rgbcie, rgbcie2rgb
>>> img = data.astronaut()
>>> img_rgbcie = rgb2rgbcie(img)
>>> img_rgb = rgbcie2rgb(img_rgbcie)

skimage.color.separate_stains(rgb, conv_matrix, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

RGB 至染劑色彩空間轉換。

參數：

rgb(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): RGB 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
conv_matrix：ndarray: G. Landini 描述的染色分離矩陣 [1]。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: 染色色彩空間的影像。與輸入相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 rgb 不是至少 2 維且形狀為 (…, C=3, …)。

備註

color 模組中可用的染色分離矩陣及其各自的色彩空間

hed_from_rgb：蘇木精 + 伊紅 + DAB
hdx_from_rgb：蘇木精 + DAB
fgx_from_rgb：福爾根 + 淺綠
bex_from_rgb：吉姆薩染色：亞甲藍 + 伊紅
rbd_from_rgb：快紅 + 快藍 + DAB
gdx_from_rgb：甲基綠 + DAB
hax_from_rgb：蘇木精 + AEC
bro_from_rgb：藍色矩陣苯胺藍 + 紅色矩陣偶氮胭脂紅 + 橙色矩陣橙黃G
bpx_from_rgb：亞甲藍 + 龐索紅
ahx_from_rgb：阿利新藍 + 蘇木精
hpx_from_rgb：蘇木精 + PAS

此實作借鑒了 DIPlib 的一些想法 [2]，例如，在使用 Beer-Lambert 定律計算時，使用一個小值來避免對數假影的補償。

參考文獻

[1]

[2]

DIPlib/diplib

[3]

A. C. Ruifrok 和 D. A. Johnston，「Quantification of histochemical staining by color deconvolution」，Anal. Quant. Cytol. Histol.，第 23 卷，第 4 期，第 291–299 頁，2001 年 8 月。

範例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import separate_stains, hdx_from_rgb
>>> ihc = data.immunohistochemistry()
>>> ihc_hdx = separate_stains(ihc, hdx_from_rgb)

skimage.color.xyz2lab(xyz, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[原始碼]#

XYZ 至 CIE-LAB 色彩空間轉換。

參數：

xyz(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): XYZ 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
illuminant{“A”, “B”, “C”, “D50”, “D55”, “D65”, “D75”, “E”}, 可選: 光源的名稱（此函數不區分大小寫）。
observer{“2”, “10”, “R”}, 可選: 其中之一：2 度觀察者、10 度觀察者，或 R 函數 grDevices::convertColor 中的「R」觀察者。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: CIE-LAB 格式的影像。與輸入相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 xyz 不是至少 2D 且形狀為 (…, C=3, …)。
ValueError: 如果不支持或未知照明或觀察者角度。

備註

預設情況下 Observer="2", Illuminant="D65"。CIE XYZ 三色刺激值 x_ref=95.047, y_ref=100., z_ref=108.883。有關支援的照明列表，請參閱函式 xyz_tristimulus_values()。

參考文獻

[1]

[2]

範例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2xyz, xyz2lab
>>> img = data.astronaut()
>>> img_xyz = rgb2xyz(img)
>>> img_lab = xyz2lab(img_xyz)

skimage.color.xyz2luv(xyz, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[原始碼]#

XYZ 至 CIE-Luv 色彩空間轉換。

參數：

xyz(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): XYZ 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
illuminant{“A”, “B”, “C”, “D50”, “D55”, “D65”, “D75”, “E”}, 可選: 光源的名稱（此函數不區分大小寫）。
observer{“2”, “10”, “R”}, 可選: 觀察者的孔徑角。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: CIE-Luv 格式的影像。與輸入相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 xyz 不是至少 2D 且形狀為 (…, C=3, …)。
ValueError: 如果光源或觀察者角度不受支援或未知。

備註

預設情況下，XYZ 轉換權重使用 observer=2A。D65 照明的參考白點，XYZ 三色刺激值為 (95.047, 100., 108.883)。有關支援的照明列表，請參閱函式 xyz_tristimulus_values()。

參考文獻

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/CIELUV

[2]

範例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2xyz, xyz2luv
>>> img = data.astronaut()
>>> img_xyz = rgb2xyz(img)
>>> img_luv = xyz2luv(img_xyz)

skimage.color.xyz2rgb(xyz, *, channel_axis=-1)[原始碼]#

XYZ 至 RGB 色彩空間轉換。

參數：

xyz(…, C=3, …) 類陣列 (array_like): XYZ 格式的影像。預設情況下，最後一個維度表示通道。
channel_axis整數，選用: 此參數表示陣列的哪個軸對應到通道。

在 0.19 版本中新增：在 0.19 中新增了 channel_axis。

傳回：

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 格式的影像。與輸入相同的維度。

引發：

ValueError: 如果 xyz 不是至少 2D 且形狀為 (…, C=3, …)。

備註

CIE XYZ 色彩空間源自 CIE RGB 色彩空間。但請注意，此函式會轉換為 sRGB。

參考文獻

[1]