使用 rgb2ind 减少 matlab 中的颜色数量答案

【问题标题】：Reduce number of colors in matlab using rgb2ind使用 rgb2ind 减少 matlab 中的颜色数量
【发布时间】：2017-05-01 12:18:43
【问题描述】：

我正在做一些图像处理，我需要减少图像的颜色数量。我发现rgb2ind可以做到这一点并写了以下sn-p：

clc
clear all
[X,map] = rgb2ind(RGB,6,'nodither');
X = rgb2ind(RGB, map);
rgb=ind2rgb(X,map);
rgb_uint8=uint8(rgb*255+0.5);
imshow(rgb_uint8);

但输出看起来像这样，我怀疑它只有 6 种颜色。

【问题讨论】：

标签： matlab image-processing colors

【解决方案1】：

它可能在感觉上看起来有超过 6 种颜色，但实际上有 6 种颜色。如果您查看您的 map 变量，它将是一个 6 x 3 矩阵。每行都包含您要将图像量化为的颜色。

要仔细检查，请将此图像转换为灰度图像，然后对该图像进行直方图。如果rgb2ind 有效，您应该只会在直方图中看到 6 个尖峰。

顺便说一句，为了能够重建您的问题，您使用了 MATLAB 系统路径中内置的 peppers.png 图像。因此，这就是我为描述我所谈论的内容所做的：

RGB = imread('peppers.png');

%// Your code
[X,map] = rgb2ind(RGB,6,'nodither');
X = rgb2ind(RGB, map);
rgb=ind2rgb(X,map);
rgb_uint8=uint8(rgb*255+0.5);
imshow(rgb_uint8);

%// My code - Double check colour distribution
figure;
imhist(rgb2gray(rgb_uint8));
axis tight;

这是我得到的数字：

如您所见，我们的直方图中有 6 个尖峰。如果运行代码时确实有 6 种唯一颜色，那么当您将图像转换为灰度时，应该有 6 种等效的灰度强度，上面的直方图验证了我们的发现。

因此，您将图像量化为 6 种颜色，但由于图像的量化噪声，它看起来不像。

【讨论】：

【解决方案2】：

不要怀疑你的结果，图片正好包含 6 种颜色。

正如 Matlab 文档中所解释的，rgb2ind function 返回一个索引矩阵（您的代码中的X）和一个颜色图（您的代码中的map）。所以如果你想查看X中的颜色数量，你可以简单的查看colormap的大小：size(map)

在您的情况下，大小将为6x3：在 3 个通道（红色、贪婪和蓝色）上描述 6 种颜色。

【讨论】：