NumPy将RGB图像转换为YIQ颜色空间

Question

为了一个课程，我需要将RGB图像转换为YIQ。

我们被告知可以通过以下方式进行转换：

我开始编写循环的混乱代码来进行矩阵乘法，然后我发现了一个函数。

 skimage.color.yiq2rgb(imYIQ)

当我看到他们在做什么时，我看到了以下内容（我正在复制一些东西，这样会更清楚）：

yiq_from_rgb = yiq_from_rgb = np.array([[0.299,      0.587,        0.114],
                                 [0.59590059, -0.27455667, -0.32134392],
                                 [0.21153661, -0.52273617, 0.31119955]])
return np.dot(arr, yiq_from_rgb.T.copy())

当arr只是RGB图像的矩阵时

我正在尝试理解为什么这样可以工作？为什么他们要取转置矩阵？(.T) 当arr的形状与yiq_from_rgb不同时，点积是如何工作的？

- Dvir Itzko

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从文档中得知 - 对于二维数组，它等同于矩阵乘法。 - wwii

也许需要转置，因为图像数组与所需的转换规范不同？ - wwii

坐标约定 - 图像数组的维度为（行，列，通道）。因此，一个5x10的图像将具有形状（10，5，3）; 红色通道将是 arr[:,:,0]，蓝色通道是 arr[:,:,1] ... - wwii

Answer 1

在您的参考图中，包含了转换矩阵，在RGB通道的左侧。因此，对于您RGB图像中的第一个像素，我们将其称为(p1r, p1g, p1b)，分别对应于R、G、B通道，我们需要与转换矩阵相乘并求和结果，如下：

y1y = (0.299*p1r + 0.587*p1g + 0.114*p1b)
y1i = (0.596*p1r - 0.275*p1g - 0.321*p1b)
y1q = (0.212*p1r - 0.523*p1g + 0.311*p1b)

其中(y1y,y1i,y1q)是经过四舍五入/取整后的第一个像素在生成的YIQ图像中的值。我们对整个RGB图像中的所有像素进行相同类型的乘法运算，从而获得所需的YIQ图像。

现在，由于他们使用np.dot(arr, yiq_from_rgb.T)进行整个实现，为了使加权正确运作，转换矩阵需要被转置。而且，copy只是为了有一个专门用于此转换目的的转置变换矩阵。

另外，请注意，与您的图例相反，在np.dot()中，RGB数组位于变换矩阵的左侧。

- kmario23

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我看到一些迹象表明结果还需要除以255。 - wwii