查找图像的最小值和最大值

Question

我将一些图像(带有cv2.imread_color)加载到列表中，我正在尝试使用函数rgb_to_hsv从中获取hsv(色调，饱和度，值)值。

我得到了红色，绿色和蓝色值，但是当我尝试获取hsv值时，我收到有关参数的错误：

Traceback (most recent call last):
File "C:UsersDownloadspreprocessingprogram.py", line 69, in <module>
hue_images[i], saturnation_images[i], value_images[i] = rgb_to_hsv(hsv_red[i], hsv_green[i], hsv_blue[i])
File "C:UsersDownloadspreprocessingprogram.py", line 24, in rgb_to_hsv
mx = max(r, g, b)
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

这是我正在使用的代码：

hue_images = list(range(len(image)))
saturnation_images = list(range(len(image)))
value_images = list(range(len(image)))
hsv_red = list(range(len(image)))
hsv_green = list(range(len(image)))
hsv_blue = list(range(len(image)))
def rgb_to_hsv(r, g, b):
r, g, b = r/255.0, g/255.0, b/255.0
mx = max(r, g, b)
mn = min(r, g, b)
df = mx-mn
if mx == mn:
h = 0
elif mx == r:
h = (60 * ((g-b)/df) + 360) % 360
elif mx == g:
h = (60 * ((b-r)/df) + 120) % 360
elif mx == b:
h = (60 * ((r-g)/df) + 240) % 360
if mx == 0:
s = 0
else:
s = (df/mx)*100
v = mx*100
return h, s, v
def hsv_get_red(img):
red = img.copy()
red[:, :, 0] = 0
red[:, :, 1] = 0
return red[:, :, 2]
def hsv_get_green(img):
green = img.copy()
green[:, :, 0] = 0
green[:, :, 2] = 0
return green[:, :, 1]
def hsv_get_blue(img):
blue = img.copy()
blue[:, :, 2] = 0
blue[:, :, 1] = 0
return blue[:, :, 0]
for i in range(len(image)):
hsv_red[i] = hsv_get_red(image[i])
hsv_green[i] = hsv_get_green(image[i])
hsv_blue[i] = hsv_get_blue(image[i])
for i in range(len(image)):
hue_images[i], saturnation_images[i], value_images[i] = rgb_to_hsv(hsv_red[i], hsv_green[i], hsv_blue[i])

我的问题是：如何使用列表值作为函数中的参数(它适用于整数)来获取结果(另一个列表值)？

Answer 1

您传递的rgb参数是 opencv 库的 Mat "数组">

内置的min和max函数不知道如何处理它们 - 您必须使用 Numpy 库的最小和最大函数

import numpy as np
np.max([r,g,b])

或者手动循环所有 r，g，b 值以找到最小值和最大值，如果您不想要 numpy 依赖项，即类似的东西

import itertools
maximum = max( x for x in itertools.chain(r.reshape(r.size),g.reshape(g.size),b.reshape(b.size)))

不幸的是，cv2.min 不像 numpy min 那样工作，在这里没有用