Python 中的 Matplotlib.colors.rgb_to_hsv()
原文:https://www.geesforgeks.org/matplotlib-colors-RGB_to_HSV-in-python/
Matplotlib 是 Python 中一个惊人的可视化库,用于数组的 2D 图。Matplotlib 是一个多平台数据可视化库,构建在 NumPy 数组上,旨在与更广泛的 SciPy 堆栈一起工作。
matplotlib.colors.rgb_to_hsv()
matplotlib.colors.RGB_to_HSV()功能属于 matplotlib.colors 模块。matplotlib.colors.rgb_to_hsv()
功能用于将 0 到 1 范围内的浮点 rgb 转换为 hsv 值的 numpy 数组。
语法:matplotlib.colors.RGB_to_HSV(arr)
参数:
- arr: 它是一个类似数组的参数,形式为(…,3),其中所有值必须在 0 到 1 的范围内。
返回:
- hsv: 它以(…,3)的形式返回一个数组,该数组由转换为 0 到 1 范围内的 hsv 值的颜色组成。
例 1:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
# helper function to plot a
# color table
def colortable(colors, title,
colors_sort = True,
emptycols=0):
# cell dimensions
width = 212
height = 22
swatch_width = 48
margin = 12
topmargin = 40
# Sorting colors based on hue,
# saturation, value and name.
if colors_sort is True:
to_hsv = sorted((tuple(mcolors.rgb_to_hsv(mcolors.to_rgb(color))),
name)
for name, color in colors.items())
names = [name for hsv, name in to_hsv]
else:
names = list(colors)
length_of_names = len(names)
length_cols = 4 - emptycols
length_rows = length_of_names // length_cols + int(length_of_names % length_cols > 0)
width2 = width * 4 + 2 * margin
height2 = height * length_rows + margin + topmargin
dpi = 72
figure, axes = plt.subplots(figsize=(width2 / dpi, height2 / dpi),
dpi=dpi)
figure.subplots_adjust(margin/width2, margin/height2,
(width2-margin)/width2,
(height2-topmargin)/height2)
axes.set_xlim(0, width * 4)
axes.set_ylim(height * (length_rows-0.5), -height/2.)
axes.yaxis.set_visible(False)
axes.xaxis.set_visible(False)
axes.set_axis_off()
axes.set_title(title, fontsize=24, loc="left", pad=10)
for i, name in enumerate(names):
rows = i % length_rows
cols = i // length_rows
y = rows * height
swatch_start_x = width * cols
swatch_end_x = width * cols + swatch_width
text_pos_x = width * cols + swatch_width + 7
axes.text(text_pos_x, y, name, fontsize=14,
horizontalalignment='left',
verticalalignment='center')
axes.hlines(y, swatch_start_x, swatch_end_x,
color=colors[name], linewidth=18)
return figure
colortable(mcolors.BASE_COLORS, "Base Colors",
colors_sort=False, emptycols=1)
colortable(mcolors.TABLEAU_COLORS, "Tableau Palette",
colors_sort=False, emptycols=2)
colortable(mcolors.CSS4_COLORS, "CSS Colors")
plt.show()
输出:
例 2:
使用的图像:
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
image = mpimg.imread('food.jpeg')
plt.title("Output image")
hsv = matplotlib.colors.rgb_to_hsv(image)
plt.imshow(hsv)
输出: