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Wolfram 语言与系统参考资料中心

ColorSeparate[image]

给出与 image 中每个颜色通道相对应的单通道图像列表.

ColorSeparate[image,colorspace]

给出与 colorspace 的分量相对应的图像列表.

ColorSeparate[image,channel]

返回含有指定 channel 的单通道图像.

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按以下格式引用：

ColorSeparate

ColorSeparate[image]

给出与 image 中每个颜色通道相对应的单通道图像列表.

ColorSeparate[image,colorspace]

给出与 colorspace 的分量相对应的图像列表.

ColorSeparate[image,channel]

返回含有指定 channel 的单通道图像.

更多信息

  • ColorSeparate 通常用于将多通道图像分离为单通道图像，或提取特定的颜色通道，例如红色通道或 alpha 通道.
  • ColorSeparate[image,{c1,c2,…}] 提取指定的颜色分量.
  • ColorSeparate 适用于任意的二维或三维图像.
  • 可以给出下列 colorspace 规范：
  • "RGB"红色、绿色、蓝色 (RGBColor)
    "RGBA"红色、绿色、蓝色、alpha (RGBColor)
    "CMYK"青色、品红、黄色、黑色 (CMYKColor)
    "HSB"色调、饱和度、亮度 (Hue)
    "XYZ"CIE XYZ 通道 (XYZColor)
    "LAB"CIE Lab 通道 (LABColor)
    "LCH"CIE LCH 通道 (LCHColor)
    "LUV"CIE LUV 通道 (LUVColor)
    Automatic图像颜色空间的通道
  • RGB 颜色空间的 channel 规范可以是以下任何一项：
  • "Red" 或 "R"RGB 中的红色
    "Green" 或 "G"RGB 中的绿色
    "Blue" 或 "B"RGB 中的蓝色
  • CMYK 通道：
  • "Cyan" 或 "C"CMYK 中的青色
    "Magenta" 或 "M"CMYK 中的洋红色
    "Yellow" 或 "Y"CMYK 中的黄色
    "Black" 或 "K"CMYK 中的黑色
  • HSB 通道：
  • "Hue" 或 "H"HSB 中的色相
    "Saturation" 或 "S"HSB 中的饱和度
    "Brightness" 或 "V"HSB 中的亮度
  • 其他类型通道：
  • "Intensity", "Gray" 或 "I"灰阶（强度）
    "Luminance" 或 "L"Lab 中的亮度通道
    "Alpha" 或 "A"阿尔法通道
    "Average"所有通道的平均值

范例

打开所有单元 关闭所有单元

基本范例  (2)

将 RGB 图像分离成三个通道：

Wolfram Language code: ColorSeparate[[image]]

提取图像的亮度通道：

Wolfram Language code: ColorSeparate[[image], "L"]

范围  (6)

默认情况下，图像被分离成其原来色彩空间的通道. RGB 图像的红、绿、蓝通道：

Wolfram Language code: img = [image];
Wolfram Language code: ImageColorSpace[img]
Wolfram Language code: ColorSeparate[img]

图像的色调、饱和度和亮度被转换成 HSB 色彩空间：

Wolfram Language code: ColorSeparate[[image], "HSB"]

提取蓝色通道：

Wolfram Language code: ColorSeparate[[image], "B"]

提取亮度通道：

Wolfram Language code: ColorSeparate[[image], "L"]

比较不同色彩空间的颜色分离：

Wolfram Language code: Table[{cs, ColorSeparate[[image], cs]}, {cs, {"RGB", "CMYK", "HSB", "XYZ", "LAB", "LCH", "LUV"}}]//TextGrid

三维图像的红色、绿色和蓝色通道：

Wolfram Language code: ColorSeparate[[image], "RGB"]

应用  (6)

通过从红色平面减去蓝色和绿色平面，提取红色对象：

Wolfram Language code: i = [image];
Wolfram Language code: {r, g, b} = ColorSeparate[i]
Wolfram Language code: ImageSubtract[i, g, b]

给分离后的通道上色：

Wolfram Language code: MapThread[ImageMultiply, {ColorSeparate[[image]], {Red, Green, Blue}}]

通过阈值饱和度值从背景中分割前景：

Wolfram Language code: Binarize[ColorSeparate[[image], "S"]]

仅使用八种颜色显示 RGB 图像：

Wolfram Language code: ColorCombine[Binarize /@ ColorSeparate[[image], "RGB"]]

通过选择每个像素的最大通道值，将彩色图像转换为灰度：

Wolfram Language code: ImageApply[Max, ColorSeparate[[image]]]

使用三种不同的方法计算多通道图像的梯度：

Wolfram Language code: g = GradientFilter[#, 1]& /@ ColorSeparate[[image], "RGB"]
Wolfram Language code: {Norm[g], Mean[g], ImageApply[Max, g]}

属性和关系  (3)

在色彩空间中分离图像的颜色等同于转换为该空间后的颜色分离：

Wolfram Language code: i = [image]; ColorSeparate[ColorConvert[i, "HSB"]] == ColorSeparate[i, "HSB"]

RGB 和Lab 色彩空间中图像的亮度相同：

Wolfram Language code: ColorSeparate[[image], "L"] == ColorSeparate[ColorConvert[[image], "LAB"], "L"]

RGB 图像的平均像素值和亮度值不同：

Wolfram Language code: ColorSeparate[[image], "L"] == ColorSeparate[[image], "Average"]

比较三种不同颜色空间中与亮度相关的通道：

Wolfram Language code: Map[ColorSeparate[[image], #]&, {"L", "V", "K"}]

"V" 和 "K" 通道值互为彼此的负片：

Wolfram Language code: ColorSeparate[[image], "V"] == ColorNegate[ColorSeparate[[image], "K"]]
Wolfram Research (2008)，ColorSeparate，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ColorSeparate.html （更新于 2021 年）.

文本

Wolfram Research (2008)，ColorSeparate，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ColorSeparate.html （更新于 2021 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2008. "ColorSeparate." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2021. https://reference.wolfram.com/language/ref/ColorSeparate.html.

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Wolfram 语言. (2008). ColorSeparate. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ColorSeparate.html 年

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