宜配屋

cv2.cvtColor函数封装了各种颜色空间之间的转换，唯独没有RGB与HSI之间的转换，网上查来查去也只有C++或MATLAB版本的，自己要用到python里，所以就写写python版本的。

HSI颜色模型是一个满足计算机数字化颜色管理需要的高度抽象模拟的数学模型。HIS模型是从人的视觉系统出发，直接使用颜色三要素–色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity，有时也翻译作密度或灰度）来描述颜色。

RGB向HSI模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向基于圆柱极坐标的双锥体的转换。基本要求是将RGB中的亮度因素分离，通常将色调和饱和度统称为色度，用来表示颜色的类别与深浅程度。在图中圆锥中间的横截面圆就是色度圆，而圆锥向上或向下延伸的便是亮度分量的表示。

从RGB空间到HSI空间的转换有多种方法，这里仅说明最为经典的几何推导法。RGB与HSI之间的转换关系为：

下面直接上代码：

import cv2
import numpy as np

def rgbtohsi(rgb_lwpImg):
  rows = int(rgb_lwpImg.shape[0])
  cols = int(rgb_lwpImg.shape[1])
  b, g, r = cv2.split(rgb_lwpImg)
  # 归一化到[0,1]
  b = b / 255.0
  g = g / 255.0
  r = r / 255.0
  hsi_lwpImg = rgb_lwpImg.copy()
  H, S, I = cv2.split(hsi_lwpImg)
  for i in range(rows):
    for j in range(cols):
      num = 0.5 * ((r[i, j]-g[i, j])+(r[i, j]-b[i, j]))
      den = np.sqrt((r[i, j]-g[i, j])**2+(r[i, j]-b[i, j])*(g[i, j]-b[i, j]))
      theta = float(np.arccos(num/den))

      if den == 0:
          H = 0
      elif b[i, j] <= g[i, j]:
        H = theta
      else:
        H = 2*3.14169265 - theta

      min_RGB = min(min(b[i, j], g[i, j]), r[i, j])
      sum = b[i, j]+g[i, j]+r[i, j]
      if sum == 0:
        S = 0
      else:
        S = 1 - 3*min_RGB/sum

      H = H/(2*3.14159265)
      I = sum/3.0
      # 输出HSI图像，扩充到255以方便显示，一般H分量在[0,2pi]之间，S和I在[0,1]之间
      hsi_lwpImg[i, j, 0] = H*255
      hsi_lwpImg[i, j, 1] = S*255
      hsi_lwpImg[i, j, 2] = I*255
  return hsi_lwpImg
if __name__ == '__main__':
  rgb_lwpImg = cv2.imread("123.jpg")
  hsi_lwpImg = rgbtohsi(rgb_lwpImg)

  cv2.imshow('rgb_lwpImg', rgb_lwpImg)
  cv2.imshow('hsi_lwpImg', hsi_lwpImg)

  key = cv2.waitKey(0) & 0xFF
  if key == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()