def rgb2hsv(img_path):
    img = cv2.imread(img_path)
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    return hsv
有什么想法吗？
    
1 个评论
fmw42：
衡量亮度的标准将是V通道的平均值
python
image
opencv
image-processing
filtering
Da Nio
发布于 2019-07-19
3 个回答
Mark Setchell
发布于 2020-09-21
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不知道你说的是什么意思"亮度值"的，但不管你是什么意思，它都是存储在价值的通道（即第三通道）。Hue, Saturation and 价值你已经计算好的图像。
因此，如果你想为整个图像获得一个单一的、平均的亮度数字，你可以使用。
hsv[...,2].mean()
如果你想为图像中最亮的地方提供一个单一的、峰值的亮度数字。
hsv[...,2].max()
而如果你想要一个灰度的"地图"在图像的每个点上的亮度，只需显示或保存第三通道。
cv2.imwrite('brightness.png',hsv[...,2])
    
Da Nio：
我想迭代每个像素并提取亮度值，然后做一个平均和（所有亮度值）/nPixels。
Mark Setchell：
@DaNio 所以，你想要我给的第一行代码...hsv[...,2].mean()
David Plumpton：
Value corresponds strongly to brightness, but it is easy to see that with two HSV colours with the same H & V that changing the Saturation causes the brightness to change. And in fact changing Hue alone can impact brightness. It's probably easiest to convert to a grayscale image with cv2.COLOR_BGR2GRAY and check the brightness of that pixel.
Prachi Vaishnav
发布于 2020-09-21
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在HSV中，"值 "是颜色的亮度，随颜色饱和度的变化而变化。它的范围从0到100%。当值为'0'时，色彩空间将是完全黑色的。随着数值的增加，色彩空间的亮度提高，显示出各种颜色。"
So use OpenCV method:
cvCvtColor(const CvArr* src, CvArr* dst, int code) 
将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。你可以使用。
code = CV_BGR2HSV
然后计算第三个通道V的直方图，也就是亮度。
也许它可以帮助你!
    
Dhanashree Desai
发布于 2020-09-21
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如果你需要图像中最亮的像素，请使用以下代码。
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread(img_path)
img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)