分割后将颜色空间从RGB更改为HSV（OpenCv Python）

我正在分割图像，然后将其转换为HSV格式。但在将其转换为HSV并分离出每个通道后，分割区域的粒度丢失。下面是分段代码

import cv2
from os import listdir
from os.path import isfile, join
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

path = "C:/Users/Intern/Desktop/dataset/rust images/"
files_test = [f for f in listdir(path+ 'Input/') if isfile(join(path+ 'Input/', f))]
for img_name in files_test:
    img = cv2.imread(path + "Input/" + img_name)
    gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_blur = cv2.GaussianBlur(gray_img, (7, 7), 0)
    adapt_thresh_im = cv2.adaptiveThreshold(gray_blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 20)
    max_thresh, thresh_im = cv2.threshold(gray_img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
    thresh = cv2.bitwise_or(adapt_thresh_im, thresh_im)
    kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
    opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel, iterations = 2)
    sure_bg = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations=2)
    img[sure_bg == 0] = [0,0,0]
    cv2.imwrite(path + "Segmented/" + img_name, img)

以下是输入图像

以下是相应的输出

现在，在一个新程序中，我尝试读取这个输出并将其转换为HSV格式。下面是代码

import cv2
from os import listdir
from os.path import isfile, join
import numpy as np

path = "C:/Users/Intern/Desktop/dataset/rust images/"
files_test = [f for f in listdir(path+ "Segmented/") if isfile(join(path+ "Segmented/", f))]
for img_name in files_rust:
    img = cv2.imread(path + "Segmented/" + img_name)
    img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    print img_hsv.shape
    h, s, v = cv2.split(img_hsv)
    cv2.imshow("hsv image", s)
    cv2.waitKey(0)

以下是转换为HSV后的输出。

我们可以观察到，与原始黑空间相比，黑空间的粒度减小了。我怎样才能解决这个问题

谢谢你的帮助

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从您的代码中拍摄的照片显示，您应用了

GaussianBlur（）

、

cv2.adaptiveThreshold（）

和

cv2.morphologyEx（）

，所有这些过滤都可能会在一定程度上使结果图像中的细节丢失

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如果您需要将颜色空间从BGR转换为HSV，

cv2.cvtColor（img，cv2.color\u BGR2HSV）

，那么您可以在将图像转换为HSV之前，以及在

HSV

颜色空间中进一步处理之前，只需进行最小的预处理，以减少失真。

在上述问题中发布图像。随着时间的推移，链接的图像可能无法访问。如果只需要在HSV颜色空间中保存图像，为什么必须应用过滤器并对图像进行预处理？这就是JPEG for ya。不要使用有损压缩，尤其不要用于中间结果。@thewaywewere，谢谢你的建议！我做了适当的修改。我可以解决这个问题@Satwikhamidi Geat听说你已经解决了这个问题。我将把我的建议作为答复，请您接受。：）