这篇文章给大家介绍OpenCV计算图片色彩丰富度的示例分析，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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计算图片色彩丰富度

首先我们要有一个色彩丰富度的标准。Hasler and Süsstrunk的研究将颜色丰富度划分为7级。

1. 无(Not colorful)

2. 稍微(Slightly colorful)

3. 适度(Moderately colorful)

4. 平均(Averagely colorful)

5. 非常(Quite colorful)

6. 高度(Highly colorful)

7. 极端(Extremely colorful)

Hasler and Süsstrunk找了20个人对84副图片按照1-7分进行打分。最后对这份调查数据进行分析，发现图片颜色丰富度有如下计算公式。

  最后的C就是图片颜色丰富度的指示变量（其中sigma和miu分别代表标准差和平均值）。

代码

import cv2
import numpy as np

def image_colorfulness(image):
    #将图片分为B,G,R三部分（注意，这里得到的R、G、B为向量而不是标量）
    (B, G, R) = cv2.split(image.astype("float"))
 
    #rg = R - G
    rg = np.absolute(R - G)
 
    #yb = 0.5 * (R + G) - B
    yb = np.absolute(0.5 * (R + G) - B)
 
    #计算rg和yb的平均值和标准差
    (rbMean, rbStd) = (np.mean(rg), np.std(rg))
    (ybMean, ybStd) = (np.mean(yb), np.std(yb))
 
    #计算rgyb的标准差和平均值
    stdRoot = np.sqrt((rbStd ** 2) + (ybStd ** 2))
    meanRoot = np.sqrt((rbMean ** 2) + (ybMean ** 2))
 
    # 返回颜色丰富度C
    return stdRoot + (0.3 * meanRoot)

image = cv2.imread('图片路径')  
print(image_colorfulness(image))

运行

#返回图片的丰富度值（0-100）

关于OpenCV计算图片色彩丰富度的示例分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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