这篇文章主要介绍“怎么使用python处理数据类型及颜色空间转换”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“怎么使用python处理数据类型及颜色空间转换”文章能帮助大家解决问题。
一、图像数据类型及转换
在skimage中，一张图片就是一个简单的numpy数组，数组的数据类型有很多种，相互之间也可以转换。这些数据类型及取值范围如下表所示：
| Data type | Range |
|---|---|
| uint8 | 0 to 255 |
| uint16 | 0 to 65535 |
| uint32 | 0 to 232 |
| float | -1 to 1 or 0 to 1 |
| int8 | -128 to 127 |
| int16 | -32768 to 32767 |
| int32 | -231 to 231 - 1 |
一张图片的像素值范围是[0,255], 因此默认类型是unit8, 可用如下代码查看数据类型：
from skimage import io,dataimg=data.chelsea()print(img.dtype.name)在上面的表中，特别注意的是float类型，它的范围是[-1,1]或[0,1]之间。一张彩色图片转换为灰度图后，它的类型就由unit8变成了float
1、unit8转float
from skimage import data,img_as_floatimg=data.chelsea()print(img.dtype.name)dst=img_as_float(img)print(dst.dtype.name)输出：
uint8
float64
2、float转uint8
from skimage import img_as_ubyteimport numpy as npimg = np.array([0, 0.5, 1], dtype=float)print(img.dtype.name)dst=img_as_ubyte(img)print(dst.dtype.name)输出：
float64
uint8
float转为unit8，有可能会造成数据的损失，因此会有警告提醒。
除了这两种最常用的转换以外，其实有一些其它的类型转换，如下表：
| Function name | Description |
|---|---|
| img_as_float | Convert to 64-bit floating point. |
| img_as_ubyte | Convert to 8-bit uint. |
| img_as_uint | Convert to 16-bit uint. |
| img_as_int | Convert to 16-bit int. |
二、颜色空间及其转换
如前所述，除了直接转换可以改变数据类型外，还可以通过图像的颜色空间转换来改变数据类型。
常用的颜色空间有灰度空间、rgb空间、hsv空间和cmyk空间。颜色空间转换以后，图片类型都变成了float型。
所有的颜色空间转换函数，都放在skimage的color模块内。
例：rgb转灰度图
from skimage import io,data,colorimg=data.lena()gray=color.rgb2gray(img)io.imshow(gray)其它的转换
用法都是一样的，列举常用的如下：
skimage.color.rgb2grey(rgb)
skimage.color.rgb2hsv(rgb)
skimage.color.rgb2lab(rgb)
skimage.color.gray2rgb(image)
skimage.color.hsv2rgb(hsv)
skimage.color.lab2rgb(lab)
实际上，上面的所有转换函数，都可以用一个函数来代替
skimage.color.convert_colorspace(arr, fromspace, tospace)
表示将arr从fromspace颜色空间转换到tospace颜色空间。
例：rgb转hsv
from skimage import io,data,colorimg=data.lena()hsv=color.convert_colorspace(img,'RGB','HSV')io.imshow(hsv)
在color模块的颜色空间转换函数中，还有一个比较有用的函数是
skimage.color.label2rgb(arr), 可以根据标签值对图片进行着色。以后的图片分类后着色就可以用这个函数。
例：将lena图片分成三类，然后用默认颜色对三类进行着色
from skimage import io,data,colorimport numpy as npimg=data.lena()gray=color.rgb2gray(img)rows,cols=gray.shapelabels=np.zeros([rows,cols])for i in range(rows): for j in range(cols): if(gray[i,j]<0.4): labels[i,j]=0 elif(gray[i,j]<0.75): labels[i,j]=1 else: labels[i,j]=2dst=color.label2rgb(labels)io.imshow(dst)
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