RGB转HSI的代码优化

从网上找了一个RGB转HSI的代码，然后发现计算一张图片运算时间太长，整个代码运用for循环，进行计算。没有用numpy库进行矩阵运算，然后这里将该段代码使用矩阵运算，进行了重写。重写后的代码速度提升很多很多。

下面先放它的原本代码：

def rgb2Hsi(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 / 255.0g = g / 255.0r = r / 255.0hsi_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 = 0elif b[i, j] <= g[i, j]:H = thetaelse:H = 2*3.14169265 - thetamin_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 = 0else:S = 1 - 3*min_RGB/sumH = 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*255hsi_lwpImg[i, j, 1] = S*255hsi_lwpImg[i, j, 2] = I*255return hsi_lwpImg

之后是用矩阵写的代码，去掉了for循环。返回每个单层，和一张完成HSI色域图。

def rgb2HsiNP(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 / 255.0g = g / 255.0r = r / 255.0num = 0.5 * (r - g + r -g)den = np.sqrt(np.power((r-g),2)+np.multiply((r-b),(g-b)))theta = np.arccos(num/den)H = theta.copy()H[den == 0] = 0indexH = b >= gH[indexH] = 2*3.14169265 - theta[indexH]r[r > g] = g[r > g]r[r > b] = b[r > b]min_RGB = rsum = b + g + rS = sum.copy()indexS = (S != 0)S[indexS] = 1 - 3*min_RGB[indexS]/sum[indexS]H = H/(2*3.14159265)I = sum/3.0hsiImg = np.stack((H,S,I), axis=2)#运用下面的代码，合并三个色域，会更快。# hsiImg = cv2.merge([H,S,I])return H,S,I,hsiImg

然后将两个运算时间进行比较得到如下结果：

图片大小 (3024, 4032, 3)
time1 cost 1.4683358669281006 s
time2 cost 114.82027077674866 s

可见时间提升很多很多，批量处理图片的时候会快很多很多。

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