파이썬에서 이미지를 읽고 정의 된 픽셀 순서로 다시 쓸 수있는 방법

현재 다음 방법을 찾으려고합니다.

1. Python을 사용하여 이미지 파일 읽기

2. 모든 픽셀 값을 HSV값 으로 읽기

3. 이 값 배열을 먼저 정렬 H한 다음 S및 정렬V

4. 새로 만든이 배열에서 numpy로 이미지를 만듭니다.

누군가 나를 올바른 방향으로 안내 할 수 있다면 매우 감사 할 것입니다.

편집 1 :

몇 가지 코드를 시도해 보았지만 결과가 나오지만 예상 한 것이 아닙니다. np.sort는 튜플을 열 중 하나가 아닌 총으로 정렬합니다. 누군가가 이것을 해결하는 방법에 대한 아이디어를 가지고있을 수 있습니다.

import glob
from PIL import Image, ImageDraw
import numpy as np
import os
import colorsys

#definition of HSL/HSV colorspace
def hsl(x):
        to_float = lambda x : x / 255.0
        (r, g, b) = map(to_float, x)
        h, s, l = colorsys.rgb_to_hsv(r,g,b)
        h = h if 0 < h else 1 # 0 -> 1
        return h, s, l


#get the image filenames
images = glob.glob("test/*.jpg")
print(images)


#output_folder generation
output_folder = 'test/out_new'
if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)


#loop through all image filenames
for image in images:
    #load the current image
    im = Image.open(image) 
    
    #get a tuple of the x and y dimensions of the image
    width, height = im.size

    # creating empty img-array with same dimensions
    data = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)
    #load the pixel info of image
    pix = im.load()
    width, height = im.size # get original size for processing

    img_filename = os.path.splitext(image)[0]+'_sorted.jpg'
    img_filename = os.path.split(img_filename)[1]
    img_filename = os.path.join(output_folder, img_filename)

        
    dataset = {}

    for x in range(width):
        for y in range(height):
            h = (pix[x,y][0])
            s = (pix[x,y][1])
            l = (pix[x,y][2])
            #make a unique id for this color to use as key
            uid = f'{h},{s},{l}'
        

            # use h,s,l pixel output for image. switched axis due to bug in 
            data[y][x] = [h, s, l]
            # uncomment for r,g,b pixel output for image
            #data[y][x] = [r, g, b]

            if not uid in dataset:
                dataset[uid] = 0
            #count one up for this key
            dataset[uid] += 1

         

    # sort pixel 
    data_sorted = np.sort(data, axis=0)
    # create image
    newimage = Image.fromarray(data_sorted)
    #newimage = Image.fromarray(data)
    # save image
    newimage.save(img_filename)

편집 2 : 제공된 코드 마크는 슬프게도 예상 된 결과를 산출하지 않습니다. 코드에 의해 생성 된 이미지는 원본 이미지와 동일한 색상의 픽셀을 포함해야하지만 정렬 된 방식이어야합니다. 따라서 원본의 모든 색상이 여전히 표시되어야합니다. 저는이 모든 것을 2 차원 이미지에서 H, S 및 V 배열의 3 차원을 (준) 시각화하는 방법을 만들기 위해 수행하고 있습니다.

원본 이미지 [1] : https://i.stack.imgur.com/hmiOE.jpg

마크 코드 [2]에 의해 생성 된 이미지 : https://i.stack.imgur.com/foHGC.jpg

지금까지 답변 해주셔서 감사합니다!

마크 코드는 실제로 HSV 로의 변환을 제안하면해야 할 일을합니다. 예제가 첨부되어 있습니다.

정렬 된 RGB 값 [3] : https://i.stack.imgur.com/WWiY1.jpg