Python 与红眼检测混淆

首先，我没有要求任何人做我的家庭作业。我想就我在理解以下问题时遇到的困难得到解释或澄清

我刚刚完成了我的图像处理测试，但有一个问题由于我的困惑而无法解决

问题是：

使用以下HSL颜色空间公式编写代码，以在RGB颜色空间中检测给定图像中的红眼：

负载率=L/S

眼睛像素=（L>=64）和（S>=100）和（LS\U比率>0.5）和（LS\U比率<1.5）和（（H=162））

请注意，在上述公式中，H、S和L代表HSL颜色空间中图像的单个像素值，“eye_pixel”的值将根据H、S和L的值（即，它将是红眼颜色像素还是非红眼颜色像素）为真或假。 您的任务是编写代码来检查图像中的所有像素。将结果存储为numpy数组并显示结果图像

我的代码是：

from __future__ import print_function
import numpy as np
import argparse
import cv2

#argument paser
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required = True, help = "Path to the image")
args = vars(ap.parse_args())

#load the image
image = cv2.imread(args["image"])

#Convert image to HLS
hls = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HLS)

#Split HLS Channels
H = hls[:, :, 0]
S = hls[:, :, 1]
L = hls[:, :, 2]
LS_ratio = L / S

#eye_pixel = (L >= 64) and (S >= 100) and (LS_ratio > 0.5) and (LS_ratio < 1.5) and ((H <= 7) or (H >= 162))

#if HSL pixel
#eye pixel either red or not
#show the image
#cv2.imshow("Image", np.hstack([image, red_eye]))


#debug
print("Lightness is: {}".format(L))
print("Saturation is: {}".format(S))
print("Hue is: {}".format(H))
#print("LS ratio: {}", LS_ratio)

cv2.waitKey(0)

from\uuuuu future\uuuuu导入打印功能
将numpy作为np导入
导入argparse
进口cv2
#变元密码
ap=argparse.ArgumentParser（）
ap.add_参数（“-i”，“--image”，required=True，help=“图像路径”）
args=vars（ap.parse_args（））
#加载图像
image=cv2.imread（args[“image”]）
#将图像转换为HLS
hls=cv2.CVT颜色（图像，cv2.COLOR\u BGR2HLS）
#分割HLS通道
H=hls[：，：，0]
S=hls[：，：，1]
L=hls[：，：，2]
负载率=L/S
#眼睛像素=（L>=64）和（S>=100）和（LS\U比率>0.5）和（LS\U比率<1.5）和（（H=162））
#中频HSL像素
#眼睛像素是否为红色
#显示图像
#cv2.imshow（“图像”，np.hstack（[图像，红眼]）
#调试
打印（“亮度为：{}”。格式（L））
打印（“饱和度为：{}”。格式）
打印（“色调为：{}”。格式（H））
#打印（“LS比率：{}”，LS_比率）
cv2.等待键（0）

假设图像为：

我确实对需要做什么感到困惑。如果有人帮我解释应该做什么，我将不胜感激

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谢谢。

您所需要做的就是根据整个H、L、S图像实现公式

#Convert image to HLS
hls = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HLS)

#Split HLS Channels
H = hls[:, :, 0]
L = hls[:, :, 1]
S = hls[:, :, 2]
LS_ratio = L/(S + 1e-6)

redeye = ((L>=64) * (S>=100) * np.logical_or(H<=7, H>=162) * (LS_ratio>0.5) * (LS_ratio<1.5)).astype(bool)

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谢谢您的回答。非常感谢。我还有一个问题，我应该怎么做才能显示原始图像和只有红眼的图像？你是说只显示“原始图像的红眼部分”？或者你的意思是分别显示原始图像和红眼图像？只需不使用np.hstack，在

image

或

redeye

上单独使用imshow，就可以实现后者。对于前者，使用最初获得的redeye bool阵列作为遮罩。前者：显示原始图像和仅水平堆叠的红眼图像。我自己试试。我已经试过你的方法了。我只使用了redeye布尔数组。您得到的是红色而不是白色吗？类似于：

redeye_only=image.copy（）；仅限redeye_[np.where（np.logical_not（redeye_bool_数组））]=255

redeye = cv2.cvtColor(redeye.astype(np.uint8)*255, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.imshow('image-redeye', np.hstack([image, redeye]))