HSV模型简介以及利用HSV模型随机增强图像

大家好，欢迎来到IT知识分享网。

图像HSV模型简介

HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)（参考百度）。在HSV模型中，颜色是由色度（Hue），饱和度（Saturation），明度（Value）共同组成。

如图所示，HSV模型中

• 色度（Hue）使用角度度量的，范围是从$0°$到$360°$（逆时针旋转），比如$0°/360°$代表红色，$120°$代表原谅色，$240°$代表蓝色。
  
  
• 饱和度（Saturation）表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高（参考百度）。其范围是0到1。
  
  
• 明度（Value）颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关。其范围是0（暗）到1（明）。
  
  

RGB模型转HSV模型

opencv关于HSV模型实验

使用opencv将RGB模型图像转成HSV模型图像非常简单，直接使用cv2.cvtColor函数，在code参数中传入cv2.COLOR_RGB2HSV参数即可。 但需要注意一下，通过opencv转HSV后会根据传入的数据类型缩放到不同范围，如果输入的是Uint8类型的数据（一般读入的图片数据类型都是Uint8），默认缩放到0到255之间 。 那么对于饱和度和明度（默认0到1之间）而言直接乘以255然后取整即可。对于色度（默认是在0到360之间）由于超出了Uint8数据类型的范围，所以官方储存时是直接除以2即缩放到0到180之间。参考opencv官方文档：https://docs.opencv.org/master/de/d25/imgproc_color_conversions.html#color_convert_rgb_hsv

那么对于刚刚讲的示例将（110， 20， 50）RGB模型空间转到HSV模型空间得到是（340，0.8183，0.4314），按照刚刚讲的在opencv转换后应该是：
$$\begin{gathered} H:340/2⟶170 \\ S:0.8183\times 255⟶209 \\ V:0.4314\times 255⟶110 \end{gathered}$$
使用opencv转换试下看对不对：

import cv2 import numpy as np rgb = np.array([110, 20, 50], dtype=np.uint8).reshape((1, 1, 3)) hsv = cv2.cvtColor(rgb, cv2.COLOR_RGB2HSV) print(hsv) 

终端打印的结果是[[[170 209 110]]]，和我们计算的是一样的，说明理解到位。

import cv2 import numpy as np hue = np.tile(np.arange(0, 180, dtype=np.uint8).reshape((1, 180, 1)), (50, 1, 1)) sat= np.ones((50, 180, 1), dtype=np.uint8) * 255 val = np.ones((50, 180, 1), dtype=np.uint8) * 255 img_hsv = cv2.merge((hue, sat, val)) img = cv2.cvtColor(img_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR) # img = cv2.resize(img, (720, 100)) cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0) 

固定hue（色度）以及val（明度），渐变sat（饱和度）。从左到右数值从0到255（对应sat中$0$到$1$，饱和度越来越高）

import cv2 import numpy as np hue = np.zeros((100, 256, 1), dtype=np.uint8) sat = np.tile(np.arange(0, 256, dtype=np.uint8).reshape((1, 256, 1)), (100, 1, 1)) val = np.ones((100, 256, 1), dtype=np.uint8) * 255 img_hsv = cv2.merge((hue, sat, val)) img = cv2.cvtColor(img_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR) # img = cv2.resize(img, (720, 100)) cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0) 

固定hue（色度）以及sat（饱和度），渐变val（明度）。从左到右数值从0到255（对应val中$0$到$1$，明度越来越高）

import cv2 import numpy as np hue = np.zeros((100, 256, 1), dtype=np.uint8) sat = np.ones((100, 256, 1), dtype=np.uint8) * 255 val = np.tile(np.arange(0, 256, dtype=np.uint8).reshape((1, 256, 1)), (100, 1, 1)) img_hsv = cv2.merge((hue, sat, val)) img = cv2.cvtColor(img_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR) # img = cv2.resize(img, (720, 100)) cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0) 

随机增强图像HSV

下面的代码来自之前讲的yolov3 spp项目（增强方法并不唯一），这里结合以上讲的知识进行简单讲解。

• 首先传入图像img以及三个超参数h_gain，s_gain，v_gain。
• 使用np.random.uniform增对h，s，v分别随机生成了一个[-1, 1]之间的随机数，然后分别乘上传入的h_gain，s_gain，v_gain，最后加上1。假设h_gain=0.5那么会在[0.5, 1.5]之间随机生成一个倍率因子，后面会将所有hue数值乘上这个倍率。s_gain，v_gain同理不再赘述。
• 使用cv2.cvtColor函数将传入的图片由BGR格式（opencv读取图片的默认格式是BGR）转成HSV，在使用cv2.split函数将HSV分量分开分别赋值给hue, sat, val
• 分别针对hue, sat以及val生成对应的Look-Up Table（LUT）查找表（记录变换前后数值的对应表）。就是将0-255范围内所有的数值都乘以刚刚生成的随机倍率因子构建LUT，后面针对每个元素直接查表无需再计算。注意，hue范围是在0到180之间的，所以有个取余的操作%180，sat和val范围是0到255之间，所以使用np.clip防止越界。
• 使用cv2.LUT方法利用刚刚针对hue, sat以及val生成的Look-Up Table进行变换。变换后使用cv2.merge方法再将hue, sat以及val分量合并个hsv图像。
• 最后使用cv2.cvtColor再将hsv图像转换回bgr图像。

import cv2 import numpy as np def augment_hsv(img, h_gain=0.5, s_gain=0.5, v_gain=0.5): r = np.random.uniform(-1, 1, 3) * [h_gain, s_gain, v_gain] + 1 # random gains hue, sat, val = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)) dtype = img.dtype # uint8 x = np.arange(0, 256, dtype=np.int16) lut_hue = ((x * r[0]) % 180).astype(dtype) lut_sat = np.clip(x * r[1], 0, 255).astype(dtype) lut_val = np.clip(x * r[2], 0, 255).astype(dtype) img_hsv = cv2.merge((cv2.LUT(hue, lut_hue), cv2.LUT(sat, lut_sat), cv2.LUT(val, lut_val))).astype(dtype) aug_img = cv2.cvtColor(img_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR) return aug_img 

下图是调用augment_hsv随机增强前、后的效果，左图是随机增强前，右图是随机增强后。