컴퓨터 비전 영상처리 - 컬러 Color (RGB, CIE, CMY, YCbCr, HSI, HSV 모델), 실습 코드 Python, openCV

Color

• 색상 : 색의 명칭, 색의 특성
• 명도 : 밝은 정도를 나타냄
• 채도 : 색이 선명하거나 탁한 정도를 나타냄

RGB

• 삼중 자극 이론 
• 원추세포는 파장 630nm, 530nm, 450nm에 가장 민감하게 반응한다. 
• 빛의 삼원색이며, 컬러 모니터(디스플레이)에 적합하다. 
• RGB의 보색은 CMY이다. 
• 직관적이지 않는다는 단점이 있다. 

 

위의 RGB 영상에서의 변화처럼 빨간양말은 R영상에서 밝은 명암을 가지지만, G와 B영상에서는 어둡게 나타난다.

초록색 잔디는 G영상에서 밝은 명암을 가질 것이다. 

 

흑백영상 grayscale을 RGB 영상으로 바꾸기 실습 코드

import cv2

# 흑백 영상 읽기
gray_image = cv2.imread('gray_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 흑백 영상을 RGB로 변환
rgb_image = cv2.cvtColor(gray_image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

# 변환된 RGB 영상 출력
cv2.imshow('RGB Image', rgb_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

CIE

• 가상의 삼원색
• 수학적으로 유도함
• Y = 명도 / X, Z = 색을 결정
• 모든 색을 다 나타낼 수 있음. 물감과 같음

RGB 영상을 CIE 영상으로 바꾸기 실습 코드 

import numpy as np

def CIE(rgb):
    matrix = np.array([[0.4124564, 0.3575761, 0.1804375],
                       [0.2126729, 0.7151522, 0.0721750],
                       [0.0193339, 0.1191920, 0.9503041]])
    rgb_normalized = rgb / 255.0
    xyz = np.dot(matrix, rgb_normalized)
    return xyz

# RGB 값 [R, G, B]
rgb_color = np.array([255, 0, 0])

# RGB를 CIE XYZ로 변환
xyz_color = CIE(rgb_color)

print(xyz_color)

 

CMY

• 감산 모델이다. 
• 물감의 합성에 사용되며 프린터기에 사용된다. 
• C+M+Y = Black
• 물감의 삼원색은 CMY이다. (빛의 삼원색인 RGB와 헷갈리지 말아야함)

RGB 영상을 CMY 영상으로 바꾸기 실습 코드

def CMY(rgb):
    cmy_color = [255 - rgb[0], 255 - rgb[1], 255 - rgb[2]]
    return cmy_color

# RGB 값 [R, G, B]
rgb_color = [255, 0, 0]

# RGB를 CMY로 변환
cmy_color = CMY(rgb_color)

print(cmy_color)

 

 

HSV (HSB, HSI)

• RGB모델의 단점을 보완한 컬러 모델이다. 
• RGB에 비해 직관적이다.
• Hue(색상), Saturation(채도), Value(명도) - Brightness라고도 한다. 
• 인간이 색을 느끼고 표현하는 관점에서 좋은 컬러 모델임

 

가운데에서 바깥쪽으로 나갈수록 채도(S)가 커진다. 

가운데에서 올라갈수록 명암(I)가 커진다. 

 

CMS (Color Management System) - 컬러 호환성

• 컬러모델, 장비특성에 따른 오차를 최소화
• 개별 장비의 컬러모델, 장비특성을 프로필 형태로 나타냄
• 장비에 무관한 컬러공간으로 사상

 

컬러 영상 처리 

가장 단순한 방법은 세 채널을 독립적으로 처리하는 것이다. 

즉, R, G, B 채널을 독립적으로 간주하여, 각각에 연산을 수행하고 그 결과를 새로운 RGB 영상으로 취하는 것이다. 

 

그럼 독립적으로 적용하면 적절하지 않은 경우도 있나? 있다. 

히스토그램 평활화 의 경우에는 적절하지 않다. 

🌟 이유 : R, G, B가 서로 밝기와 색상 성분이 상관되어 있기 때문에 독립적으로 처리한 후, 합치면 영상이 이상하게 변하기 때문이다. 

🌟 해결 방법 : RGB를 HSI나 YCbCr로 변환한 후 I(혹은 Y) 성분만 사용해서 히스토그램 평활화를 진행해서 합친다. 이 경우에는 색상은 유지하고 밝기 성분에서만 히스토그램 평활화가 가능하다. 

 

 

 

 

 

컬러 모델 C언어 실습 코드

2023.10.02 - [🤖 Computer Vision] - 컴퓨터 비전 영상처리 - 컬러 Color (HSV, HSB, HSI모델), 실습 코드 C언어, C++