在python中创建色轮图案图像

问题描述

我正在尝试创建给定宽度和高度的色轮图案图像。像这样：-

最好使用opencv 和numpy 以创造性的pythonic 方式如何完成？我发现了一些资源（例如 here），其中使用了 matloblib 的内置函数。

解决方法

利用 Mark Setchell 的回答中的提示，我能够生成给定宽度和高度的基于色轮的图像。

色调：-

hue = np.fromfunction(lambda i,j: (np.arctan2(i-img_height/2,img_width/2-j) + np.pi)*(180/np.pi)/2,(img_height,img_width),dtype=np.float)

饱和度：-

saturation = np.ones((img_height,img_width)) * 255

值：-

value = np.ones((img_height,img_width)) * 255

以下是相同的工作代码：-

def make_color_wheel_image(img_width,img_height):
    """
    Creates a color wheel based image of given width and height
    Args:
        img_width (int):
        img_height (int):

    Returns:
        opencv image (numpy array): color wheel based image
    """
    hue = np.fromfunction(lambda i,dtype=np.float)
    saturation = np.ones((img_height,img_width)) * 255
    value = np.ones((img_height,img_width)) * 255
    hsl = np.dstack((hue,saturation,value))
    color_map = cv2.cvtColor(np.array(hsl,dtype=np.uint8),cv2.COLOR_HSV2BGR)
    return color_map

结果图像：

首先，您需要考虑在 HSV 色彩空间中需要哪些值，并生成这三个单通道层：

色调：

在 OpenCV 中使用 Hue 时要非常小心。如果您的 Numpy dtype 是 np.float，请使用 0..360 的范围。如果您的 Numpy dtype 是 np.uint8，请使用 0..180 的范围。

饱和度：

值：

然后使用：

HSL = np.dstack((Hue,Saturation,Value))

并将结果从 HSV 转换为 BGR 色彩空间：

wheel = cv2.cvtColor(... cv2.COLOR_HSV2BGR)

color-wheel numpy opencv opencv python