Conversões de espaço de cor

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Visão geral

Na visão computacional, o espaço de cores selecionado pode ter um desempenho significativo do modelo. Enquanto RGB é o espaço de cores mais comum, em situações manay executa o modelo melhor quando se muda a cor espaços alternativos tais como YUV , YCbCr , XYZ (CIE) , etc.

O tensorflow-io pacote fornece uma lista de cores APIs conversões espaciais que podem ser usados para preparar e aumentar os dados de imagem.

Configurar

Instale os pacotes necessários e reinicie o tempo de execução

pip install -q tensorflow-io

Baixe a imagem de amostra

O exemplo a imagem usada neste tutorial é um gato na neve , apesar de que poderia ser substituído por qualquer imagens JPEG.

A seguir irá baixar a imagem e salvar no disco local como sample.jpg :

curl -o sample.jpg -L https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/320px-Felis_catus-cat_on_snow.jpg

ls -ls sample.jpg

% Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100 17858  100 17858    0     0   235k      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  235k
20 -rw-rw-r-- 1 kbuilder kokoro 17858 Oct 27 16:33 sample.jpg

Uso

Ler arquivo de imagem

Ler e descodificar a imagem para um uint8 Tensor de forma (213, 320, 3)

import tensorflow as tf
import tensorflow_io as tfio

image = tf.image.decode_jpeg(tf.io.read_file('sample.jpg'))

print(image.shape, image.dtype)

(213, 320, 3) <dtype: 'uint8'>

A imagem pode ser exibida por:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()

png

Converter RGB em tons de cinza

Uma RGB imagem pode ser convertida em Grayscale para reduzir o canal 3-1 com tfio.experimental.color.rgb_to_grayscale :

grayscale = tfio.experimental.color.rgb_to_grayscale(image)

print(grayscale.shape, grayscale.dtype)

# use tf.squeeze to remove last channel for plt.imshow to display:
plt.figure()
plt.imshow(tf.squeeze(grayscale, axis=-1), cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

(213, 320, 1) <dtype: 'uint8'>

png

Converter RGB em BGR

Alguns softwares de imagem e câmera manufacturors pode preferir BGR , que pode ser obtido através tfio.experimental.color.rgb_to_bgr :

bgr = tfio.experimental.color.rgb_to_bgr(image)

print(bgr.shape, bgr.dtype)

plt.figure()
plt.imshow(bgr)
plt.axis('off')
plt.show()

(213, 320, 3) <dtype: 'uint8'>

png

Converter RGB em CIE XYZ

CIE XYZ (ou CIE 1931 XYZ é um espaço de cor comum utilizado em muitos programas de processamento de imagem. O que se segue é a conversão de RGB para CIE XYZ através tfio.experimental.color.rgb_to_xyz . Nota tfio.experimental.color.rgb_to_xyz assume entrada ponto flutuante no intervalo de [0, 1] é necessário pré-processamento de modo adicional:

# convert to float32
image_float32 = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0

xyz_float32 = tfio.experimental.color.rgb_to_xyz(image_float32)

# convert back uint8
xyz = tf.cast(xyz_float32 * 255.0, tf.uint8)

print(xyz.shape, xyz.dtype)

plt.figure()
plt.imshow(xyz)
plt.axis('off')
plt.show()

(213, 320, 3) <dtype: 'uint8'>

png

Converter RGB em YCbCr

Finalmente, YCbCr é o espaço de cor padrão em muitos sistemas de vídeo. Convertendo para YCbCr poderia ser feito através tfio.experimental.color.rgb_to_ycbcr :

ycbcr = tfio.experimental.color.rgb_to_ycbcr(image)

print(ycbcr.shape, ycbcr.dtype)

plt.figure()
plt.imshow(ycbcr, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

(213, 320, 3) <dtype: 'uint8'>

png

O que é mais interessante, contudo, é que YCbCr pode ser decomposto em Y' (luminância), Cb (azul-croma diferença), e Cr componentes com cada componente transportar informação perceptualmente significativas (-diferença vermelho croma):

y, cb, cr = ycbcr[:,:,0], ycbcr[:,:,1], ycbcr[:,:,2]

# Y' component
plt.figure()
plt.imshow(y, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

# Cb component
plt.figure()
plt.imshow(cb, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

# Cr component
plt.figure()
plt.imshow(cr, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

png

png

png