আমি এইচএসভি রঙের স্থানটি পুরো জায়গাতেই ব্যবহার করে দেখছি: ট্র্যাকিং, মানব সনাক্তকরণ ইত্যাদির জন্য ... আমি ভাবছি কেন? আরজিবি ব্যবহারের চেয়ে এটির রঙিন স্থানটি এটি আরও ভাল করে তোলে?
আমি এইচএসভি রঙের স্থানটি পুরো জায়গাতেই ব্যবহার করে দেখছি: ট্র্যাকিং, মানব সনাক্তকরণ ইত্যাদির জন্য ... আমি ভাবছি কেন? আরজিবি ব্যবহারের চেয়ে এটির রঙিন স্থানটি এটি আরও ভাল করে তোলে?
উত্তর:
সহজ উত্তর যে অসদৃশ হয় আরজিবি , HSV আলাদা Luma , বা ইমেজ তীব্রতা থেকে ক্রোমা বা রঙ তথ্য। এটি অনেক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে খুব দরকারী। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি কোনও রঙের চিত্রের হিস্টোগ্রাম সমীকরণ করতে চান, আপনি সম্ভবত এটি কেবলমাত্র তীব্রতা উপাদানটিতে করতে চান এবং রঙের উপাদানগুলি একা রেখে যান। অন্যথায় আপনি খুব আজব রঙ পাবেন।
কম্পিউটার দর্শনে আপনি প্রায়শই বিভিন্ন কারণে রঙের উপাদানগুলি তীব্রতা থেকে আলাদা করতে চান, যেমন আলোক পরিবর্তনের প্রতি দৃust়তা বা ছায়া সরিয়ে নেওয়া।
নোট করুন, তবে, এইচএসভি হ'ল এমন অনেকগুলি রঙ স্পেসগুলির মধ্যে একটি যা রঙকে তীব্রতা থেকে পৃথক করে (ওয়াইসিবিসিআর, ল্যাব ইত্যাদি দেখুন)। এইচএসভি প্রায়শই কেবল ব্যবহৃত হয় কারণ আরজিবি এবং এইচএসভির মধ্যে রূপান্তর করার কোডটি ব্যাপকভাবে পাওয়া যায় এবং সহজেই প্রয়োগ করা যায়। উদাহরণস্বরূপ, ম্যাটল্যাবের জন্য চিত্র প্রক্রিয়াকরণ সরঞ্জাম বাক্সে ফাংশন rgb2hsv
এবং অন্তর্ভুক্ত রয়েছে hsv2rgb
।
রঙ সম্পর্কিত তথ্য সাধারণত এইচএসভি তথ্যের তুলনায় অনেক বেশি গোলমাল হয়।
আমি আপনাকে একটি উদাহরণ দিতে দাও: আমি এবং কিছু বন্ধুরা বাস্তব দৃশ্যের ভিডিওগুলিতে ট্র্যাফিক লক্ষণগুলির স্বীকৃতি নিয়ে কাজ করার একটি প্রকল্পের সাথে জড়িত ছিল (শব্দ, ছায়া এবং মাঝে মাঝে উপস্থিতি)। এটি একটি বৃহত প্রকল্পের অংশ ছিল, যাতে আমাদের এই নির্দিষ্ট সমস্যাটির (এবং পুরানো পদ্ধতির পুনরায় ব্যবহার) বিভিন্ন পদ্ধতির চেষ্টা করার সুযোগ দেয়। আমি নিজে রঙ-ভিত্তিক পদ্ধতির চেষ্টা করিনি, তবে আমার একটি আকর্ষণীয় তথ্য মনে আছে: ST স্টপ চিহ্নে প্রভাবশালী আরজিবি উপাদানটি প্রায়শই লাল ছিল না ! (বেশিরভাগ ছায়ার কারণে)
আপনি সাধারণত এইচএসভি কালারস্পেস থেকে আরও ভাল তথ্য পেতে পারেন । আমাকে আবার চেষ্টা করার চেষ্টা করুন এবং আবার একটি ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতার উদাহরণ দিন: আপনার একক রঙের বিমানের ছায়াযুক্ত একটি চিত্র রয়েছে তা কল্পনা করার চেষ্টা করুন। আরজিবি কালারস্পেসে, ছায়া অংশটির ছায়াবিহীন অংশের তুলনায় সম্ভবত খুব আলাদা বৈশিষ্ট্য থাকবে। এইচএসভি কালারস্পেসে, উভয় প্যাচের হিউ উপাদান একইরকম হওয়ার সম্ভাবনা বেশি: ছায়াটি মূলত মান বা সম্ভবত স্যাচুয়েশন উপাদানকে প্রভাবিত করবে , যখন হিউ , প্রাথমিক "রঙ" নির্দেশ করে (এটি উজ্জ্বলতা এবং সাদা দ্বারা বর্ণের নীড় ছাড়াই) / কালো) এত পরিবর্তন করা উচিত নয়।
যদি এই ব্যাখ্যাগুলি আপনার কাছে স্বজ্ঞাত না মনে হয় তবে আমি প্রস্তাব দিই:
এই ধরণের রঙের প্রতিনিধিত্ব কেন বিকশিত হয়েছিল তার কারণগুলি দেখুন এবং দেখুন : রঙের মানুষের ব্যাখ্যার কিছু দৃশ্যের ভিত্তিতে এটি সর্বদা কোনও উপায়ে থাকে
উদাহরণস্বরূপ শিশুরা উচ্চতর রঙিন == মূল্যবান বস্তু পছন্দ করে না, তারা উচ্চতর স্যাচুয়েটেড বস্তু পছন্দ করে, এমন বস্তু যেখানে রঙটি তীব্র এবং অ-মিশ্রিত হয়
আপনি এটি পাওয়ার পরে এবং কিছুটা স্বজ্ঞাততা বিকাশের পরে, আপনার ছবিগুলির সাথে বাজানো উচিত: তাদের আরজিবি এবং এইচএসভি উপাদানগুলিতে বিভিন্ন চিত্রকে ছড়িয়ে দেওয়ার চেষ্টা করুন
আপনার লক্ষ্য হ'ল ছায়াছবি, শক্তিশালী আলোকসজ্জা, হালকা প্রতিবিম্ব ধারণ করে এমন চিত্রগুলির জন্য এই ক্ষয়গুলির মধ্যে একটি পার্থক্য দেখতে এবং বোঝা ।
আপনার সাথে যদি বিশেষ ধরণের চিত্রগুলি খেলতে পছন্দ হয় তবে সেগুলি দ্রবীভূত করার চেষ্টা করুন: কে জানে, সম্ভবত আরজিবি আপনার প্রয়োজনের জন্য এইচএসভির চেয়ে বেশি উপযোগী :)
শুধুমাত্র হিউ উপাদান ব্যবহার করে আলোররিদমকে আলোকের বৈচিত্রের তুলনায় কম সংবেদনশীল (যদি আক্রমণকারী না হয়) করে তোলে।
আর একটি জনপ্রিয় বিকল্প হ'ল ল্যাব রঙের স্থান, যেখানে এবি চ্যানেলগুলি এ বি স্পেসের রঙ এবং ইউক্লিডিয়ান দূরত্বগুলি রঙের মানুষের উপলব্ধির সাথে আরও ভালভাবে মেলে। আবার, এল চ্যানেল (লুমিন্যান্স) উপেক্ষা করার কারণে আলোররিদমকে আলোকপাতের পার্থক্যের আরও মজবুত করে তোলে।
আমি যে সর্বোত্তম উত্তরটি সনাক্ত করতে পারি তা হ'ল: আরজিবি যেভাবে রঙ প্রদর্শন করে এবং এইচএসভি "সত্যিকারের রঙ" উপাদানগুলির সাথে সম্পর্কযুক্ত তা সম্পর্কিত "প্রয়োগকরণের বিশদ" দিয়ে থাকে। আরজিবি হবার এটির আর একটি উপায় হ'ল কম্পিউটারগুলি যেভাবে রঙের সাথে আচরণ করে এবং এইচএসভি আমাদের মানুষ যেভাবে রঙ বোঝে সেগুলির উপাদানগুলি ক্যাপচার করার চেষ্টা করে ।
আমি বিস্তারিত বলব:
বৈদ্যুতিন চৌম্বকীয় তরঙ্গের উপর ভিত্তি করে রঙ একটি ধারণা। এই তরঙ্গের প্রাকৃতিক বৈশিষ্ট্যগুলি উদাহরণস্বরূপ তীব্রতা এবং ফ্রিকোয়েন্সি। যদি আমরা ইনফ্রা-লাল থেকে আল্ট্রা ভায়োলেট পর্যন্ত একটি লাইটওয়েভের ফ্রিকোয়েন্সি ঝুলিয়ে রাখি, তবে আমরা রংধনুর রঙগুলির সাথে বর্ণের রঙের ভিন্নতা দেখতে পাব। রেইনবো রংগুলি "খাঁটি রং" হিসাবে বিবেচিত হতে পারে কারণ এগুলি একক-ফ্রিকোয়েন্সি তরঙ্গ দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়।
এখন মানুষের চোখ কেবল তিনটি প্রধান আলোক ফ্রিকোয়েন্সিতে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে, বা আশ্চর্যজনকভাবে লাল, সবুজ এবং নীল নয়। আসল বিষয়টি হ'ল এই প্রতিক্রিয়াটি অ-রৈখিক, সুতরাং রেটিনা তিনটি রঙের উপাদানগুলির সম্মিলিত প্রতিক্রিয়া দ্বারা প্রদত্ত বিশুদ্ধ রঙ (এবং স্পষ্টতই এর "ফ্রিকোয়েন্সি") আলাদা করতে পারে ।
আরজিবি রঙের স্থানটি কেবলমাত্র আমাদের রেটিনার অভ্যন্তরীণ কাজকর্মের অনুকরণ করার জন্যই উপস্থিত রয়েছে, যাতে কম্পিউটারের প্রদর্শনগুলিতে সুবিধামত (কম্পিউটারের দৃষ্টিকোণ থেকে) প্রতি পিক্সেলের 24 বিট রঙের মাধ্যমে কম্পিউটারের প্রদর্শনগুলিতে প্রতিনিধিত্ব করা যায় কোডিং। আরজিবি রঙের জায়গার কোনও প্রাকৃতিক রঙের বৈশিষ্ট্যের সাথে কোনও অন্তর্নিহিত সম্পর্ক নেই, রঙের মানুষের ব্যাখ্যার সাথেও নয়।
উদাহরণস্বরূপ, আরজিবি স্পেসে উদাহরণস্বরূপ যে কোনও গাণিতিক অপারেশন চ্যানেল-ভিত্তিতে সম্পাদিত হয় (উদাহরণস্বরূপ, রঙের গ্রেডিয়েন্টের প্রজন্ম) খুব অশোধিত বা এমনকি স্পষ্টতই "ভুল" ফলাফল দেয়। আর এ কারণেই এটি আরজিবি থেকে অন্যান্য রঙের স্পেসে (এইচএলএস, ল্যাব ইত্যাদি) রঙ স্টপগুলিকে রূপান্তর করে ইন্টারপোলেশনগুলি সম্পাদন করে, তারপরে ইন্টারপোল্টেড মানগুলিকে আরজিবিতে রূপান্তর করে কালারম্যাপ তৈরি করার পরামর্শ দেওয়া হয়।
আশাকরি এটা সাহায্য করবে!
এইচএসভির অর্থ হিউ-স্যাচুরেশন-মান। এটি আসলে এক ধরণের রঙিন বিমানের উপস্থাপনা (যেমন আরজিবি, ওয়াইসিবিসিআর ইত্যাদি)।
এটি একটি ডিভাইসের স্বতন্ত্র রঙের উপস্থাপনা বিন্যাস: এইচএসভি রঙের উপস্থাপনা নির্দিষ্ট রঙের ধরণগুলি সনাক্ত করতে দরকারী, যেমন: ত্বকের রঙ, আগুনের রঙ ইত্যাদি
Matlab
কোনও আরজিবি চিত্রকে এইচএসভি বিমানে রূপান্তর করতে ফাংশনটি হ'ল rgb2hsv('/inputimage_name')
।
আমি বুঝতে একটি উদাহরণ দেব। আমাদের হাতের মতো অনেক অংশ তাল, পিছনের তালু এবং এর নীচে রয়েছে। আমরা এই অঞ্চলগুলিতে বিভিন্ন বর্ণের ভিন্নতা দেখতে পাই, তবে এই সমস্ত অঞ্চলের বর্ণটি খুব বেশি আলাদা হয় না, তাই হিউ মান হ্যান্ড বিভাজনে কার্যকর হতে পারে।
YUV বা LAB এর তুলনায় এইচএসভি-র তুলনায় বিশেষত এর থেকে ভাল যা আমি জানি না তা বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং আলোকসজ্জার চালান বা দৃশ্যধারণের জন্য এটি আরও ভাল করে তুলবে। আমার ধারণা, কনভেনশন এবং ধারাবাহিকতার কারণে এইচএসভি সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয়: ফলাফলগুলি তুলনা করা এবং একে অপরের সাথে যোগাযোগ করা যদি আপনি উভয়ই একই বর্ণমালা ব্যবহার করেন তবে এর পক্ষে সহজ।
এই বলে যে, এইচএসভি (আরজিবির বিপরীতে) কম্পিউটার দৃষ্টিভঙ্গিতে 2 কারণে আমি জানি:
অন্যরা যেমন বলেছে, ক্রোমা থেকে লুমাকে আলাদা করা উপকারী। বস্তুর উপর পড়ার পরিমাণের পরিমাণের উপর ভিত্তি করে দৃশ্যে লুমার পরিমাণে প্রচুর পরিবর্তন হয়। অন্যদিকে ক্রোমা বস্তুর অভ্যন্তরীণ বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে আরও ভালভাবে সম্পর্কযুক্ত এবং সঠিকভাবে সাদা-ভারসাম্যযুক্ত চিত্রগুলির জন্য কম-বেশি অদম্য।
তবে, আমি যুক্ত করতে চাই যে এইচএসভি, এইচএসএল বা ক্রোমা বিমানের পোলার প্যারামিট্রাইজেশন সহ কোনও রঙের স্থান, এই উদ্দেশ্যে খারাপ পছন্দ। এ কারণেই তারা ধূসর লাইনের (যা হিউ ধূসর?) লাইনে একটি এককতার পরিচয় দেয়, যা তাদের শব্দ এবং সাদা-ভারসাম্যের প্রতি খুব সংবেদনশীল করে তোলে। পোলার স্থানাঙ্ক সিস্টেমে অতিরিক্ত দুটি রঙের মধ্যে তুলনা করা ততটা সোজা এগিয়ে নয়। এছাড়াও মনে রাখবেন যে এইচএসভিতে মান বা এইচএসএলটিতে স্বল্পতা কোনওরকমই মানুষের অনুভূত হালকা বা শক্তির কোনও শারীরিক পরিমাপের সাথে মিলে যায় না।
লিনিয়ারিটি কালার স্পেস রয়েছে যা লিনিয়ারিটি (ওয়াইসিবিসিআর, ওয়াইইউভি) বা মডেল হিউম্যান ভিশন সঠিকভাবে (এলইউভি, ল্যাব) সংরক্ষণের সময় একই লুমা-ক্রোমা বিচ্ছেদ দেয়। তাদের সাথে আপনি তাদের ক্রোম্যাটিকতায় ইউক্লিডিয়ান এল 2 আদর্শ ব্যবহার করে দুটি বর্ণের তুলনা করতে পারেন, যার ফলে সামগ্রিকভাবে আরও বেশি শক্তিশালী অ্যালগরিদম হয়।
কেন এইচএসভি / এইচএসএল এত ঘন ঘন ব্যবহার করা হয়? উদ্দেশ্যমূলক উত্তর দেওয়া শক্ত। আমার অভিজ্ঞতা থেকে এটি বেশিরভাগ অজ্ঞতা এবং আরজিবি-> এইচএসভি রূপান্তর রুটিনের উপলব্ধতার কারণে। এমন কোডের সাথে কাজ করতে হয়েছিল যার লেখকরা গামা সংশোধন বুঝতে পারেন নি, আলাদা রঙের স্থান ছেড়ে দিন। দেখানো কোড যা আরজিবিকে এইচএসভিতে রূপান্তরিত করে তারপরে রঙের উপর ভিত্তি করে চিত্রটিকে সেগমেন্ট করে, এটি একটি মডুলার পরিমাণের বিষয়টি উপেক্ষা করে। আমি মনে করি যে আমরা সম্মত হতে পারি যে সেগুলি কোনও কারণেই সমর্থিত সচেতন সিদ্ধান্ত ছিল না।