skimage.color <a class="headerlink" href="#module-skimage.color" title="この見出しへのリンク">#

[2]

A. R. ロバートソン、「CIE 1976 色差式」、Color Res. Appl. 2、7-11 (1977)。

skimage.color.deltaE_ciede2000(lab1, lab2, kL=1, kC=1, kH=1, *, channel_axis=-1)[ソース]#

CIEDE 2000 規格で与えられる色差。

CIEDE 2000 は、CIDE94 の大幅な改訂版です。知覚的なキャリブレーションは、主に滑らかな表面の自動車用塗料の経験に基づいています。

パラメータ:

lab1array_like: 参照色 (Lab 色空間)
lab2array_like: 比較色 (Lab 色空間)
kLfloat (範囲), optional: 明度スケール係数、「許容できるほど近い」の場合は 1、「知覚できない」の場合は 2、deltaE_cmc を参照
kCfloat (範囲), optional: 彩度スケール係数、通常は 1
kHfloat (範囲), optional: 色相スケール係数、通常は 1
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

deltaEarray_like: lab1 と lab2 の間の距離

注釈

CIEDE 2000 では、明度、彩度、色相のパラメータ重み付け係数 (kL、kC、kH) が想定されています。これらはデフォルトで 1 に設定されます。

参考文献

[1]

http://www.ece.rochester.edu/~gsharma/ciede2000/ciede2000noteCRNA.pdf DOI:10.1364/AO.33.008069

[2]

[3]

M. メルゴーサ、J. ケサーダ、E. ヒタ、「正確な色差許容データセットでテストされた最近のいくつかの色メトリクスの均一性」、Appl. Opt. 33、8069-8077 (1994)。

skimage.color.deltaE_ciede94(lab1, lab2, kH=1, kC=1, kL=1, k1=0.045, k2=0.015, *, channel_axis=-1)[source]#

CIEDE 94 規格による色差

知覚的な非均一性を、アプリケーション固有のスケールファクター（kH、kC、kL、k1、およびk2）を使用して調整します。

パラメータ:

lab1array_like: 参照色 (Lab 色空間)
lab2array_like: 比較色 (Lab 色空間)
kHfloat, optional: 色相スケール
kCfloat, optional: 彩度スケール
kLfloat, optional: 明度スケール
k1float, optional: 最初のスケールパラメータ
k2float, optional: 2番目のスケールパラメータ
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

dEarray_like: lab1とlab2の間の色の差

注釈

deltaE_ciede94は、lab1とlab2に関して対称ではありません。CIEDE94は、最初の色に関して、明度、色相、および彩度のスケールを定義します。したがって、最初の色は「基準」色と見なされるべきです。

kL、k1、k2はアプリケーションに依存し、デフォルトではグラフィックアーツに推奨される値になります。

パラメータ	グラフィックアーツ	テキスタイル
`kL`	1.000	2.000
`k1`	0.045	0.048
`k2`	0.015	0.014

参考文献

[1]

http://www.brucelindbloom.com/index.html?Eqn_DeltaE_CIE94.html

[2]

skimage.color.deltaE_cmc(lab1, lab2, kL=1, kC=1, *, channel_axis=-1)[source]#

CMC l:c 規格による色差。

この色の差は、染料と着色剤協会（英国）の色測定委員会（CMC）によって開発されました。これは、繊維産業での使用を目的としています。

スケールファクターkL、kCは、色相の違いに対する明度と彩度の違いに与える重みを設定します。通常の値は、「許容範囲」ではkL=2、kC=1、「知覚不能」ではkL=1、kC=1です。dE > 1の色は、与えられたスケールファクターに対して「異なる」と見なされます。

パラメータ:

lab1array_like: 参照色 (Lab 色空間)
lab2array_like: 比較色 (Lab 色空間)
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

dEarray_like: lab1 と lab2 の間の色の距離

注釈

deltaE_cmcは、最初の色に関して、明度、色相、および彩度のスケールを定義します。したがって、deltaE_cmc(lab1, lab2) != deltaE_cmc(lab2, lab1)となります。

参考文献

[1]

http://www.brucelindbloom.com/index.html?Eqn_DeltaE_CIE94.html

[2]

[3]

F. J. J. Clarke, R. McDonald, and B. Rigg, “Modification to the JPC79 colour-difference formula,” J. Soc. Dyers Colour. 100, 128-132 (1984).

skimage.color.gray2rgb(image, *, channel_axis=-1)[source]#

グレースケール画像の RGB 表現を作成します。

パラメータ:

imagearray_like: 入力画像。
channel_axisint, optional: このパラメータは、出力配列のどの軸がチャンネルに対応するかを示します。

戻り値:

rgb(…, C=3, …) ndarray: RGB画像。長さ3の新しい次元が入力画像に追加されます。

注釈

入力が形状(M,)の1次元画像の場合、出力は形状(M, C=3)になります。

グレースケール画像の着色

円形および楕円形のハフ変換

領域境界に基づく領域隣接グラフ（RAG）

skimage.color.gray2rgba(image, alpha=None, *, channel_axis=-1)[source]#

グレースケール画像の RGBA 表現を作成します。

パラメータ:

imagearray_like: 入力画像。
alphaarray_like, optional: 出力画像のアルファチャンネル。スカラーまたはimageにブロードキャストできる配列を使用できます。指定しない場合は、image dtypeに対応する最大値に設定されます。
channel_axisint, optional: このパラメータは、出力配列のどの軸がチャンネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

rgbandarray: RGBA画像。長さ4の新しい次元が入力画像の形状に追加されます。

skimage.color.hed2rgb(hed, *, channel_axis=-1)[source]#

ヘマトキシリン-エオシン-DAB (HED) から RGB 色空間への変換。

パラメータ:

hed(…, C=3, …) array_like: HED色空間の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャンネルを示します。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: RGBの画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: hedが（…, C=3, …）の形状で少なくとも2次元でない場合。

参考文献

[1]

A. C. Ruifrok and D. A. Johnston, “Quantification of histochemical staining by color deconvolution.,” Analytical and quantitative cytology and histology / the International Academy of Cytology [and] American Society of Cytology, vol. 23, no. 4, pp. 291-9, Aug. 2001.

例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2hed, hed2rgb
>>> ihc = data.immunohistochemistry()
>>> ihc_hed = rgb2hed(ihc)
>>> ihc_rgb = hed2rgb(ihc_hed)

免疫組織化学染色における個別の色の分離

skimage.color.hsv2rgb(hsv, *, channel_axis=-1)[source]#

HSV から RGB 色空間への変換。

パラメータ:

hsv(…, C=3, …) array_like: HSV形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャンネルを示します。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 形式の画像。入力と同じ次元。

例外:

ValueError: hsvが（…, C=3, …）の形状で少なくとも2次元でない場合。

注釈

RGBとHSVの色空間間の変換は、整数演算と丸めのために精度がいくらか失われます[1]。

参考文献

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV

例

>>> from skimage import data
>>> img = data.astronaut()
>>> img_hsv = rgb2hsv(img)
>>> img_rgb = hsv2rgb(img_hsv)

グレースケール画像の着色

塗りつぶし

skimage.color.lab2lch(lab, *, channel_axis=-1)[source]#

CIE-LAB の画像を CIE-LCh 色空間に変換します。

CIE-LChは、CIE-LAB（直交座標）色空間の円筒表現です。

パラメータ:

lab(…, C=3, …) array_like: CIE-LAB色空間の入力画像。 channel_axisが設定されていない限り、最後の次元はCIE-LABチャンネルを示します。L*値の範囲は0〜100です。a*およびb*値の範囲は-128〜127です。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: CIE-LCh色空間の画像。入力と同じ形状です。

例外:

ValueError: labが少なくとも3つのチャンネル（つまり、L*、a*、およびb*）を持っていない場合。

参考

lch2lab

注釈

hチャネル（つまり、色相）は、(0, 2*pi)の範囲の角度として表されます。

参考文献

[1]

[2]

https://en.wikipedia.org/wiki/HCL_color_space

[3]

例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2lab, lab2lch
>>> img = data.astronaut()
>>> img_lab = rgb2lab(img)
>>> img_lch = lab2lch(img_lab)

skimage.color.lab2rgb(lab, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[ソース]#

CIE-LAB の画像を sRGB 色空間に変換します。

パラメータ:

lab(…, C=3, …) array_like: CIE-LAB色空間の入力画像。 channel_axisが設定されていない限り、最後の次元はCIE-LABチャンネルを示します。L*値の範囲は0〜100です。a*およびb*値の範囲は-128〜127です。
illuminant{"A", "B", "C", "D50", "D55", "D65", "D75", "E"}、オプション: 光源の名前（関数は大文字と小文字を区別しません）。
observer{"2", "10", "R"}、オプション: 観察者の開口角。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: 入力と同じ形状のsRGB色空間の画像。

例外:

ValueError: lab が少なくとも2次元で形状（..., C=3, ...）でない場合。

参考

rgb2lab

注釈

この関数は、lab2xyz() と xyz2rgb() を使用します。CIE XYZ三刺激値は、x_ref = 95.047、y_ref = 100.、および z_ref = 108.883 です。サポートされている光源のリストについては、関数 xyz_tristimulus_values() を参照してください。

参考文献

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_illuminant

[2]

skimage.color.lab2xyz(lab, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[ソース]#

CIE-LAB の画像を XYZ 色空間に変換します。

パラメータ:

lab(…, C=3, …) array_like: CIE-LAB色空間の入力画像。 channel_axisが設定されていない限り、最後の次元はCIE-LABチャンネルを示します。L*値の範囲は0〜100です。a*およびb*値の範囲は-128〜127です。
illuminant{"A", "B", "C", "D50", "D55", "D65", "D75", "E"}、オプション: 光源の名前（関数は大文字と小文字を区別しません）。
observer{"2", "10", "R"}、オプション: 観察者の開口角。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: 入力と同じ形状のXYZ色空間の画像。

例外:

ValueError: lab が少なくとも2次元で形状（..., C=3, ...）でない場合。
ValueError: 光源または観察角度がサポートされていないか不明な場合。
UserWarning: ピクセルが無効（Z < 0）な場合。

参考

xyz2lab

注釈

CIE XYZ三刺激値は、x_ref = 95.047、y_ref = 100.、および z_ref = 108.883 です。サポートされている光源のリストについては、関数 xyz_tristimulus_values() を参照してください。

参考文献

[1]

[2]

コンパクトなウォーターシェッドを使用して規則的なセグメントを見つける

skimage.color.label2rgb(label, image=None, colors=None, alpha=0.3, bg_label=0, bg_color=(0, 0, 0), image_alpha=1, kind='overlay', *, saturation=0, channel_axis=-1)[ソース]#

カラーコード化されたラベルが画像に描画された RGB 画像を返します。

パラメータ:

labelndarray: image と同じ形状のラベルの整数配列。
imagendarray、オプション: ラベルの下敷きとして使用される画像。 labels と同じ形状である必要があり、オプションで追加のRGB（チャネル）軸を持つことができます。 image がRGB画像の場合、色付けの前にグレースケールに変換されます。
colorslist、オプション: 色のリスト。ラベルの数が色の数を超える場合、色は循環します。
alphafloat [0, 1]、オプション: 色付けされたラベルの不透明度。imageがNoneの場合無視されます。
bg_labelint、オプション: 背景として扱われるラベル。bg_label が指定されている場合、bg_color は None であり、kind が overlay の場合、背景は色で塗りつぶされません。
bg_colorstrまたは配列、オプション: 背景色。skimage.color.color_dict の名前、または[0, 1]の間のRGB浮動小数点値である必要があります。
image_alphafloat [0, 1]、オプション: 画像の不透明度。
kind文字列、{'overlay'、'avg'}のいずれか: 必要なカラー画像のタイプ。「overlay」は定義された色を循環し、色付けされたラベルを元の画像に重ねます。「avg」は、各ラベル付きセグメントをその平均色に置き換え、染色クラスまたはパステル画のような外観にします。
saturationfloat [0, 1]、オプション: 完全に彩度が高い（元のRGB、saturation=1）から完全に彩度が低い（グレースケール、saturation=0）の間で、元の画像に適用される彩度を制御するパラメーター。 kind='overlay' の場合にのみ適用されます。
channel_axisint, optional: このパラメーターは、出力配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。image が指定されている場合、これはチャネルに対応する image の軸とも一致する必要があります。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

resultimage と同じ形状のfloatのndarray: 特定のアルファ値で、label の個別の値ごとに、循環カラーマップ（colors）を画像とブレンドした結果。

重複なしでセグメンテーションラベルを拡張する

ピクセルグラフを使用してオブジェクトの測地線中心を見つける

エッジベースと領域ベースのセグメンテーションの比較

（有糸分裂中の）人間の細胞のセグメント化

インペインティングで斑点のある角膜画像を復元する

skimage.color.lch2lab(lch, *, channel_axis=-1)[ソース]#

CIE-LCh の画像を CIE-LAB 色空間に変換します。

CIE-LChは、CIE-LAB（直交座標）色空間の円筒表現です。

パラメータ:

lch(…, C=3, …) array_like: CIE-LCh色空間の入力画像。channel_axis が設定されていない限り、最後の次元はCIE-LABチャネルを示します。L*の値は0から100の範囲です。Cの値は0から100の範囲です。hの値は0から 2*pi の範囲です。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: 入力と同じ形状のCIE-LAB形式の画像。

例外:

ValueError: lch に少なくとも3つのチャネル（つまり、L*、C、およびh）がない場合。

参考

lab2lch

注釈

hチャネル（つまり、色相）は、(0, 2*pi)の範囲の角度として表されます。

参考文献

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/HCL_color_space

[2]

[3]

例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2lab, lch2lab, lab2lch
>>> img = data.astronaut()
>>> img_lab = rgb2lab(img)
>>> img_lch = lab2lch(img_lab)
>>> img_lab2 = lch2lab(img_lch)

skimage.color.luv2rgb(luv, *, channel_axis=-1)[ソース]#

Luv から RGB 色空間への変換。

パラメータ:

luv(…, C=3, …) array_like: CIE Luv形式の画像。デフォルトでは、最後の次元はチャネルを示します。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 形式の画像。入力と同じ次元。

例外:

ValueError: luv が少なくとも2次元で形状（..., C=3, ...）でない場合。

注釈

この関数は、luv2xyzとxyz2rgbを使用します。

skimage.color.luv2xyz(luv, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[ソース]#

CIE-Luv から XYZ 色空間への変換。

パラメータ:

luv(…, C=3, …) array_like: CIE-Luv形式の画像。デフォルトでは、最後の次元はチャネルを示します。
illuminant{"A", "B", "C", "D50", "D55", "D65", "D75", "E"}、オプション: 光源の名前（関数は大文字と小文字を区別しません）。
observer{"2", "10", "R"}、オプション: 観察者の開口角。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: XYZ形式の画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: luv が少なくとも2次元で形状（..., C=3, ...）でない場合。
ValueError: 光源または観察角度がサポートされていないか不明な場合。

注釈

XYZ変換の重みはobserver=2Aを使用します。D65光源の参照白色点は、XYZ三刺激値が(95.047, 100., 108.883)です。サポートされている光源のリストについては、関数xyz_tristimulus_values()を参照してください。

参考文献

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/CIELUV

[2]

skimage.color.rgb2gray(rgb, *, channel_axis=-1)[ソース]#

RGB 画像の輝度を計算します。

パラメータ:

rgb(…, C=3, …) array_like: RGB形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。

戻り値:

outndarray: 輝度画像。入力配列と同じサイズで、チャネル次元が削除された配列です。

例外:

ValueError: rgb が少なくとも2次元で、形状が (…, C=3, …) でない場合。

注釈

この変換で使用される重みは、現代のCRT蛍光体用に調整されています。

Y = 0.2125 R + 0.7154 G + 0.0721 B

アルファチャネルが存在する場合、無視されます。

参考文献

[1]

http://poynton.ca/PDFs/ColorFAQ.pdf

例

>>> from skimage.color import rgb2gray
>>> from skimage import data
>>> img = data.astronaut()
>>> img_gray = rgb2gray(img)

画像/配列のブロックビュー

RGBからグレースケールへの変換

RGB画像へのグレースケールフィルタの適用

RANSACを使用したロバストなマッチング

オプティカルフローを使用したレジストレーション

レジストレーションのための極座標変換およびログ極座標変換の使用

トップハットフィルターを使用したグレースケール画像内の小さなオブジェクトの除去

J-不変性を使用したデノイザーの調整に関する完全なチュートリアル

画像からのガボール/一次視覚野「単純細胞」

セグメンテーションアルゴリズムとスーパーピクセルアルゴリズムの比較

領域境界RAGの階層マージ

極値

ピクセルグラフを使用してオブジェクトの測地線中心を見つける

skimage.color.rgb2hed(rgb, *, channel_axis=-1)[ソース]#

RGB からヘマトキシリン-エオシン-DAB (HED) 色空間への変換。

パラメータ:

rgb(…, C=3, …) array_like: RGB形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: HED形式の画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: rgb が少なくとも2次元で、形状が (…, C=3, …) でない場合。

参考文献

[1]

A. C. Ruifrok and D. A. Johnston, “Quantification of histochemical staining by color deconvolution.,” Analytical and quantitative cytology and histology / the International Academy of Cytology [and] American Society of Cytology, vol. 23, no. 4, pp. 291-9, Aug. 2001.

例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2hed
>>> ihc = data.immunohistochemistry()
>>> ihc_hed = rgb2hed(ihc)

免疫組織化学染色における個別の色の分離

skimage.color.rgb2hsv(rgb, *, channel_axis=-1)[ソース]#

RGB から HSV 色空間への変換。

パラメータ:

rgb(…, C=3, …) array_like: RGB形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: HSV形式の画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: rgb が少なくとも2次元で、形状が (…, C=3, …) でない場合。

注釈

RGBとHSVのカラースペース間の変換は、整数演算と丸めにより、精度の損失が発生します [1]。

参考文献

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV

例

>>> from skimage import color
>>> from skimage import data
>>> img = data.astronaut()
>>> img_hsv = color.rgb2hsv(img)

RGBからHSVへの変換

グレースケール画像の着色

塗りつぶし

skimage.color.rgb2lab(rgb, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[ソース]#

与えられたイルミナントおよび観察者の下での sRGB 色空間 (IEC 61966-2-1:1999) から CIE Lab 色空間への変換。

パラメータ:

rgb(…, C=3, …) array_like: RGB形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
illuminant{"A", "B", "C", "D50", "D55", "D65", "D75", "E"}、オプション: 光源の名前（関数は大文字と小文字を区別しません）。
observer{"2", "10", "R"}、オプション: 観察者の開口角。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: Lab形式の画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: rgb が少なくとも2次元で、形状が (…, C=3, …) でない場合。

注釈

RGBはデバイス依存のカラースペースであるため、この関数を使用する場合は、分析する画像がsRGBカラースペースにマッピングされていることを確認してください。

この関数はrgb2xyzとxyz2labを使用します。デフォルトでは、Observer = "2"、Illuminant = "D65"です。CIE XYZ三刺激値x_ref = 95.047、y_ref = 100.、z_ref = 108.883。サポートされている光源のリストについては、関数xyz_tristimulus_values()を参照してください。

参考文献

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_illuminant

skimage.color.rgb2luv(rgb, *, channel_axis=-1)[ソース]#

RGB から CIE-Luv 色空間への変換。

パラメータ:

rgb(…, C=3, …) array_like: RGB形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: CIE Luv形式の画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: rgb が少なくとも2次元で、形状が (…, C=3, …) でない場合。

注釈

この関数はrgb2xyzとxyz2luvを使用します。

参考文献

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/CIELUV

[2]

skimage.color.rgb2rgbcie(rgb, *, channel_axis=-1)[ソース]#

RGB から RGB CIE 色空間への変換。

パラメータ:

rgb(…, C=3, …) array_like: RGB形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: RGB CIE形式の画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: rgb が少なくとも2次元で、形状が (…, C=3, …) でない場合。

参考文献

[1]

例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2rgbcie
>>> img = data.astronaut()
>>> img_rgbcie = rgb2rgbcie(img)

skimage.color.rgb2xyz(rgb, *, channel_axis=-1)[ソース]#

RGB から XYZ 色空間への変換。

パラメータ:

rgb(…, C=3, …) array_like: RGB形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: XYZ形式の画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: rgb が少なくとも2次元で、形状が (…, C=3, …) でない場合。

注釈

CIE XYZカラースペースは、CIE RGBカラースペースから派生しています。ただし、この関数はsRGBから変換することに注意してください。

参考文献

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/YCbCr

例

>>> from skimage import data
>>> img = data.astronaut()
>>> img_xyz = rgb2xyz(img)

skimage.color.rgb2ycbcr(rgb, *, channel_axis=-1)[ソース]#

RGB から YCbCr 色空間への変換。

パラメータ:

rgb(…, C=3, …) array_like: RGB形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: YCbCr形式の画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: rgb が少なくとも2次元で、形状が (…, C=3, …) でない場合。

注釈

Yは16〜235の間です。これは、ビデオコーデックで一般的に使用されるカラースペースです。時々、誤って「YUV」と呼ばれます。

参考文献

[1]

skimage.color.rgb2ydbdr(rgb, *, channel_axis=-1)[ソース]#

RGB から YDbDr 色空間への変換。

パラメータ:

rgb(…, C=3, …) array_like: RGB形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: YDbDr形式の画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: rgb が少なくとも2次元で、形状が (…, C=3, …) でない場合。

注釈

これは、ビデオコーデックで一般的に使用されるカラースペースです。また、JPEG2000の可逆カラー変換でもあります。

参考文献

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/YDbDr

skimage.color.rgb2yiq(rgb, *, channel_axis=-1)[ソース]#

RGB から YIQ 色空間への変換。

パラメータ:

rgb(…, C=3, …) array_like: RGB形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: YIQ形式の画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: rgb が少なくとも2次元で、形状が (…, C=3, …) でない場合。

skimage.color.rgb2ypbpr(rgb, *, channel_axis=-1)[ソース]#

RGB から YPbPr 色空間への変換。

パラメータ:

rgb(…, C=3, …) array_like: RGB形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: YPbPr形式の画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: rgb が少なくとも2次元で、形状が (…, C=3, …) でない場合。

参考文献

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/YPbPr

skimage.color.rgb2yuv(rgb, *, channel_axis=-1)[ソース]#

RGB から YUV 色空間への変換。

パラメータ:

rgb(…, C=3, …) array_like: RGB形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: YUV形式の画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: rgb が少なくとも2次元で、形状が (…, C=3, …) でない場合。

注釈

Yは0〜1の間です。Yが16〜235の範囲であるビデオコーデックで一般的に使用されるカラースペースには、YUVの代わりにYCbCrを使用してください。

参考文献

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/YUV

skimage.color.rgba2rgb(rgba, background=(1, 1, 1), *, channel_axis=-1)[ソース]#

アルファブレンディングを使用したRGBAからRGBへの変換[1]。

パラメータ:

rgba(…, C=4, …) array_like: RGBA形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
backgroundarray_like: 画像をブレンドする背景色（0〜1の間の3つの浮動小数点数 - 背景のRGB値）。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 形式の画像。入力と同じ次元。

例外:

ValueError: rgbaが少なくとも2次元で、形状が(…, 4, …)でない場合。

参考文献

[1] (1,2)

https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_compositing#Alpha_blending

例

>>> from skimage import color
>>> from skimage import data
>>> img_rgba = data.logo()
>>> img_rgb = color.rgba2rgb(img_rgba)

skimage.color.rgbcie2rgb(rgbcie, *, channel_axis=-1)[ソース]#

RGB CIE から RGB 色空間への変換。

パラメータ:

rgbcie(…, C=3, …) array_like: RGB CIE形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 形式の画像。入力と同じ次元。

例外:

ValueError: rgbcieが少なくとも2次元で、形状が(…, C=3, …)でない場合。

参考文献

[1]

https://web.archive.org/web/20160624145052/http://www.mecourse.com/landinig/software/cdeconv/cdeconv.html

例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2rgbcie, rgbcie2rgb
>>> img = data.astronaut()
>>> img_rgbcie = rgb2rgbcie(img)
>>> img_rgb = rgbcie2rgb(img_rgbcie)

skimage.color.separate_stains(rgb, conv_matrix, *, channel_axis=-1)[ソース]#

RGB から染色色空間への変換。

パラメータ:

rgb(…, C=3, …) array_like: RGB形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
conv_matrix: ndarray: G. Landiniによって記述された染色分離行列[1]。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: 染色カラースペースの画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: rgb が少なくとも2次元で、形状が (…, C=3, …) でない場合。

注釈

colorモジュールで利用可能な染色分離行列と、それぞれのカラースペース

hed_from_rgb: ヘマトキシリン + エオシン + DAB
hdx_from_rgb: ヘマトキシリン + DAB
fgx_from_rgb: フォイルゲン + ライトグリーン
bex_from_rgb: ギムザ染色 : メチルブルー + エオシン
rbd_from_rgb: ファストレッド + ファストブルー + DAB
gdx_from_rgb: メチルグリーン + DAB
hax_from_rgb: ヘマトキシリン + AEC
bro_from_rgb: ブルーマトリックスアニリンブルー + レッドマトリックスアゾカルミン + オレンジマトリックスオレンジG
bpx_from_rgb: メチルブルー + ポンソーフクシン
ahx_from_rgb: アルシアンブルー + ヘマトキシリン
hpx_from_rgb: ヘマトキシリン + PAS

この実装は、DIPlib[2]からいくつかのアイデアを借用しています。たとえば、ベール・ランバートの法則を計算する際のログアーティファクトを回避するための小さな値を使用した補正などです。

参考文献

[1]

[2]

DIPlib/diplib

[3]

A. C. ルイフロクと D. A. ジョンストン、「色デコンボリューションによる組織化学的染色の定量化」、Anal. Quant. Cytol. Histol.、vol. 23、no. 4、pp. 291–299、2001 年 8 月。

例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import separate_stains, hdx_from_rgb
>>> ihc = data.immunohistochemistry()
>>> ihc_hdx = separate_stains(ihc, hdx_from_rgb)

skimage.color.xyz2lab(xyz, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[ソース]#

XYZ から CIE-LAB 色空間への変換。

パラメータ:

xyz(…, C=3, …) array_like: XYZ形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
illuminant{"A", "B", "C", "D50", "D55", "D65", "D75", "E"}、オプション: 光源の名前（関数は大文字と小文字を区別しません）。
observer{"2", "10", "R"}、オプション: 次のいずれか：2度のオブザーバー、10度のオブザーバー、またはR関数grDevices::convertColorの「R」オブザーバー。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: CIE-LAB形式の画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: xyzが少なくとも2次元で、形状が(…, C=3, …)でない場合。
ValueError: 照明または観測角がサポートされていないか不明な場合。

注釈

デフォルトでは、Observer = "2", Illuminant = "D65"です。CIE XYZ三刺激値x_ref = 95.047、y_ref = 100.、z_ref = 108.883。サポートされている照明のリストについては、関数xyz_tristimulus_values()を参照してください。

参考文献

[1]

[2]

例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2xyz, xyz2lab
>>> img = data.astronaut()
>>> img_xyz = rgb2xyz(img)
>>> img_lab = xyz2lab(img_xyz)

skimage.color.xyz2luv(xyz, illuminant='D65', observer='2', *, channel_axis=-1)[ソース]#

XYZ から CIE-Luv 色空間への変換。

パラメータ:

xyz(…, C=3, …) array_like: XYZ形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
illuminant{"A", "B", "C", "D50", "D55", "D65", "D75", "E"}、オプション: 光源の名前（関数は大文字と小文字を区別しません）。
observer{"2", "10", "R"}、オプション: 観察者の開口角。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: CIE-Luv形式の画像。入力と同じ次元です。

例外:

ValueError: xyzが少なくとも2次元で、形状が(…, C=3, …)でない場合。
ValueError: 光源または観察角度がサポートされていないか不明な場合。

注釈

デフォルトでは、XYZ変換の重みはobserver=2Aを使用します。D65イルミナントの参照ホワイトポイント。XYZ三刺激値は(95.047, 100., 108.883)です。サポートされている照明のリストについては、関数xyz_tristimulus_values()を参照してください。

参考文献

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/CIELUV

[2]

例

>>> from skimage import data
>>> from skimage.color import rgb2xyz, xyz2luv
>>> img = data.astronaut()
>>> img_xyz = rgb2xyz(img)
>>> img_luv = xyz2luv(img_xyz)

skimage.color.xyz2rgb(xyz, *, channel_axis=-1)[ソース]#

XYZ から RGB 色空間への変換。

パラメータ:

xyz(…, C=3, …) array_like: XYZ形式の画像。デフォルトでは、最後の次元がチャネルを示します。
channel_axisint, optional: このパラメータは、配列のどの軸がチャネルに対応するかを示します。

バージョン 0.19 で追加: channel_axis は 0.19 で追加されました。

戻り値:

out(…, C=3, …) ndarray: RGB 形式の画像。入力と同じ次元。

例外:

ValueError: xyzが少なくとも2次元で、形状が(…, C=3, …)でない場合。

注釈

CIE XYZ色空間は、CIE RGB色空間から派生しています。ただし、この関数はsRGBに変換することに注意してください。

参考文献

[1]