BGR 到 HSV 转换中的意外量化

Question

我正在尝试将 BGR 图像转换为 HSV。当我写出转换的 H 通道时，它有一个奇怪的块状结构，我猜这意味着某些东西在此过程中被意外地量化了。我尝试先将我的 BGR unsigned char 图像转换为浮点数，但结果是一样的。这是我的代码：

// STL
#include <iostream>

// OpenCV
#include <opencv2/opencv.hpp>

void Float(const std::string& inputFilename)
{
    cv::Mat image = cv::imread(inputFilename, CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // Loads as BGR

    cv::Mat floatImage;
    image.convertTo(floatImage, CV_32FC3);

    cv::Mat hsvImage;
    cv::cvtColor(floatImage, hsvImage, CV_BGR2HSV);

    std::vector<cv::Mat> hsvChannels;
    cv::split(hsvImage, hsvChannels);

    cv::imwrite("h_float.png", hsvChannels[0]);

}

void Original(const std::string& inputFilename)
{
    cv::Mat image = cv::imread(inputFilename, CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // Loads as BGR

    cv::Mat hsvImage;
    cv::cvtColor(image, hsvImage, CV_BGR2HSV);

    std::vector<cv::Mat> hsvChannels;
    cv::split(hsvImage, hsvChannels);

    cv::imwrite("h_original.png", hsvChannels[0]);

}

int main(int argc, char* argv[])
{
    std::string inputFilename = argv[1];

    Original(inputFilename);
    Float(inputFilename);

    return EXIT_SUCCESS;
}

这是输入：

和输出（h_original.png）：

和输出（h_float.png）：

关于我在这里做错了什么有什么建议吗？

Answer 1

你正在以正确的方式做每一件事。我在我的机器上尝试了你的图像并得到了相同的结果。我认为这个结果是由于您的图像的颜色范围较低。这是 HSV 的 3 个通道的结果。 H 和 S 遇到了这个问题。然而，V 是平滑的，因为它是关于光照条件而不是颜色。

编辑：

为了让我的观点更清楚，请使用相同的代码查看此图像和输出：

另一个编辑（黑色问题）：

在 HSV: if V=0 then it is black 中，其余的 S 和 H 是。 因此，要检查颜色是否为黑色，您只需检查 V 分量，如果检查另一个则没有意义。

数学证明：

C = V × S
X = C × (1 - |(H / 60º) mod 2 - 1|)
m = V - C

很明显，当V=0 和任何H,S 是时，我们将拥有： C=0 , X=0 导致 R,G,B=(0,0,0)