Python hsv to rgb是'；t matplotlib上rgb_到_hsv的倒数

我试图将图像转换为hsv并返回rgb，但不知何故，我丢失了颜色信息

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

我也在shell上复制了这个问题，在导入之后写这行代码也会得到同样的结果

plt.imshow(
  matplotlib.colors.hsv_to_rgb(
    matplotlib.colors.rgb_to_hsv(mpimg.imread('go2.jpg'))
  )
)

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你能告诉我我做错了什么吗？

这个问题对我来说是重复的（matplotlib 1.3.0）。在我看来，它像一只虫子。问题似乎是在

rgb_to_hsv

步骤中，饱和度下降到零。至少对于大多数颜色：

import numpy as np
darkgreen = np.array([[[0, 100, 0]]], dtype='uint8')
matplotlib.colors.rgb_to_hsv(darkgreen)                  # [0.33, 1., 100.], okay so far
darkgreen2 = np.array([[[10, 100, 10]]], dtype='uint8')  # very similar colour
matplotlib.colors.rgb_to_hsv(darkgreen2)                 # [0.33, 0., 100.], S=0 means this is a shade of gray

我认为报告bug的正确位置是github。

edit：这只是部分解决方案， 见第页的讨论

这是一个整数除法问题

numpy

对它的类型很认真，似乎不尊重来自未来导入部门的

。简单的解决方法是在调用
rgb_to_hsv
或修补函数之前，将rgb值转换为浮点数：

def rgb_to_hsv(arr):
    """
    convert rgb values in a numpy array to hsv values
    input and output arrays should have shape (M,N,3)
    """
    arr = arr.astype('float')  # <- add this line
    out = np.zeros(arr.shape, dtype=np.float)
    arr_max = arr.max(-1)
    ipos = arr_max > 0
    delta = arr.ptp(-1)
    s = np.zeros_like(delta)
    s[ipos] = delta[ipos] / arr_max[ipos]
    ipos = delta > 0
    # red is max
    idx = (arr[:, :, 0] == arr_max) & ipos
    out[idx, 0] = (arr[idx, 1] - arr[idx, 2]) / delta[idx]
    # green is max
    idx = (arr[:, :, 1] == arr_max) & ipos
    out[idx, 0] = 2. + (arr[idx, 2] - arr[idx, 0]) / delta[idx]
    # blue is max
    idx = (arr[:, :, 2] == arr_max) & ipos
    out[idx, 0] = 4. + (arr[idx, 0] - arr[idx, 1]) / delta[idx]
    out[:, :, 0] = (out[:, :, 0] / 6.0) % 1.0
    out[:, :, 1] = s
    out[:, :, 2] = arr_max
    return out

def rgb_to_hsv（arr）：
"""
将numpy数组中的rgb值转换为hsv值
输入和输出数组应具有形状（M、N、3）
"""
arr=arr.astype（'float'）#0
delta=arr.ptp（-1）
s=np.类零（δ）
s[IPO]=增量[IPO]/arr_max[IPO]
ipos=delta>0
#红色是最大值
idx=（arr[：，：，0]==arr_max）&ipos
out[idx，0]=（arr[idx，1]-arr[idx，2]）/delta[idx]
#格林是马克斯
idx=（arr[：，：，1]==arr_max）&ipos
out[idx，0]=2+（arr[idx，2]-arr[idx，0]）/delta[idx]
#蓝色是最大值
idx=（arr[：，：，2]==arr_max）&ipos
out[idx，0]=4+（arr[idx，0]-arr[idx，1]）/delta[idx]
out[：，：，0]=（out[：，：，0]/6.0）%1.0
out[：，：，1]=s
out[：，：，2]=最大值
返回
谢谢，我用这个问题链接报告了这个错误。如果没有解决办法，我就认为你的答案是正确的。