我正在尝试自动增强一些图像，以便将它们传输到数字相框中。我已经编写了代码来调整大小，在图像的最不显著（最少细节）的角落添加日期/时间，并将纵向拍摄的图像成对粘贴在一起，以避免在数字相框的41：20低分辨率屏幕上显示单个纵向图像。
对于那些照明不太好的图片，我使用colorsys.rgb_to_hsv函数计算H、S、V通道并对V通道进行亮度拉伸滤镜，然后将其转换回RGB格式并保存为JPEG格式以供数字相框使用。显然，转换需要很长时间，即使使用itertools技巧;我通过使用psyco成功地提高了效率。
然而，我注意到PIL Image.convert有一个示例，其中RGB可以使用4×4矩阵作为第二个参数转换为XYZ颜色空间，于是我想知道:
如何在convert方法调用中使用自定义矩阵将RGB转换为HSV（然后再将其转回RGB）？（在这种情况下，小的舍入误差并不重要，因此我不介意每个通道都以0…255整数的形式表示）
提前感谢您。
虽然我看到过引用[1]声称HSV颜色空间是从RGB的线性变换，这似乎意味着它可以通过矩阵完成，但我一直没能找到或确定这样一个矩阵看起来像什么。从某种角度来说，这并不让我感到惊讶，因为我也看到了许多[类似]非矩阵过程实现，它们完成的方式并不“看起来”线性。
无论如何，在研究这个问题时，我发现了前SGI研究员Paul Haeberli的在线计算机图形笔记本中的一篇[有些过时的]文章，标题为Matrix Operations for Image Processing，其中介绍了如何使用4x4矩阵进行多种不同的颜色变换，这可能会对您有所帮助。所有给出的示例都是直接在RGB彩色图像上操作的，就像几何矩阵变换一样，它们的任何序列都可以通过级联组合成单个矩阵。
希望这可以帮到您。2.7.3 HSL（色相、饱和度和亮度）
这代表了许多类似的颜色空间，替代名称包括HSI（强度）、HSV（值）、HCI（色度/色彩饱和度）、HVC、TSD（色相、饱和度和黑暗度）等。这些颜色空间大多是从RGB进行线性变换，因此与设备相关且非线性。它们的优点在于极其直观的颜色指定方式。很容易选择所需的色调，然后通过调整其饱和度和强度略微修改它。
将RGB值转换为HSV值的公式可以在此处找到：http://www.rapidtables.com/convert/color/rgb-to-hsv.htm。我曾经需要反过来做，因此编写了以下函数。
def hsb2rgb(hsb):
'''
Transforms a hsb array to the corresponding rgb tuple
In: hsb = array of three ints (h between 0 and 360, s and v between 0 and 100)
Out: rgb = array of three ints (between 0 and 255)
'''
H = float(hsb[0] / 360.0)
S = float(hsb[1] / 100.0)
B = float(hsb[2] / 100.0)
if (S == 0):
R = int(round(B * 255))
G = int(round(B * 255))
B = int(round(B * 255))
else:
var_h = H * 6
if (var_h == 6):
var_h = 0 # H must be < 1
var_i = int(var_h)
var_1 = B * (1 - S)
var_2 = B * (1 - S * (var_h - var_i))
var_3 = B * (1 - S * (1 - (var_h - var_i)))
if (var_i == 0):
var_r = B ; var_g = var_3 ; var_b = var_1
elif (var_i == 1):
var_r = var_2 ; var_g = B ; var_b = var_1
elif (var_i == 2):
var_r = var_1 ; var_g = B ; var_b = var_3
elif (var_i == 3):
var_r = var_1 ; var_g = var_2 ; var_b = B
elif (var_i == 4):
var_r = var_3 ; var_g = var_1 ; var_b = B
else:
var_r = B ; var_g = var_1 ; var_b = var_2
R = int(round(var_r * 255))
G = int(round(var_g * 255))
B = int(round(var_b * 255))
return [R, G, B]
colorsys 模块。问题是关于一个可以与 convert 函数一起使用的矩阵。 - tzot
ImageOps.autocontrast函数也可以完成我所做的工作，但我希望能够根据需要扩展滤镜（例如，可能稍微增加一些饱和度），这就是为什么我想要一个快速的 RGB↔HSV 方法。 - tzot