Modelo HSV

 

MODELO DE COLOR HSV.

Representación

Es un modelo de color utilizado en informática gráfica y procesamiento de imágenes para representar colores de una manera más intuitiva.

En el modelo de color HSV, se cumple lo siguiente:

• Tono: especifica el tono (color) establecido para el color. El tono se indica como un entero del 0 al 240, ambos incluidos. Este se remuestrea a partir de los valores de 0° a 360° en que se indica el tono como ángulo en sentido antihorario alrededor del cono de color. Los colores primarios y secundarios presentan los siguientes valores de tono: rojo = 0 (0°), amarillo = 40 (60°), verde = 80 (120°), cian = 120 (180°), azul = 160 (240°) y magenta = 201 (300°).
• Saturación: especifica la intensidad de saturación establecida para el color. La saturación se indica como un entero del 0 al 255, ambos incluidos (que representan del 0 al 100%). La saturación de un color hace referencia a la medida en que se aleja de un color neutro como el gris o, dicho de un modo más sencillo, su colorido. Cuando la saturación es de 255, el color presenta una saturación máxima. Cuando el valor de la saturación es 0, el color es no saturado y parece gris (a menos que el valor sea 0 ó 255, en cuyo caso aparece negro o blanco).
• Brillo: especifica la intensidad del blanco en el color. El valor se indica como un entero del 0 al 255, ambos incluidos (que representan del 0 al 100%). Un color con un valor establecido en 0 aparece negro. Un color con un valor establecido en 255 y una saturación de 0 aparece como blanco.

Trazo de línea 

Para trazar una línea con un color especificado en el espacio de color HSV en Python, primero debes definir el color en términos de sus componentes HSV y luego usar esas componentes para especificar el color de la línea. Aquí hay un ejemplo de cómo hacerlo utilizando la biblioteca Matplotlib:

En este ejemplo, definimos el color en términos de sus componentes HSV (matiz, saturación y valor). Luego, utilizamos la función colorsys.hsv_to_rgb() para convertir estos componentes en un valor RGB que Matplotlib puede entender. Finalmente, trazamos una línea con el color especificado en un gráfico y lo mostramos utilizando plt.show().

Puedes ajustar los valores de hue, saturation y value para obtener diferentes colores en la línea trazada. El espacio de color HSV te permite cambiar fácilmente la tonalidad, la saturación y el brillo de un color de manera intuitiva.

Polígono 

Para dibujar un polígono con un color especificado en el espacio de color HSV en Python utilizando Matplotlib, puedes seguir un proceso similar al ejemplo anterior, pero esta vez utilizando la función matplotlib.patches.Polygon para crear el polígono. Aquí tienes un ejemplo:

En este ejemplo, primero definimos el color en términos de sus componentes HSV, luego lo convertimos a RGB. Luego, creamos una figura y un eje para el gráfico. Definimos las coordenadas de los vértices del polígono en coordenadas. Luego, creamos un objeto Polygon con el color especificado y lo agregamos al eje. Finalmente, establecemos los límites del eje y mostramos el gráfico.

Puedes ajustar las coordenadas del polígono y los valores de hue, saturation y value para obtener diferentes polígonos coloreados según tus necesidades.

Formato de imagen 

Para guardar una imagen en un formato específico en Python, puedes usar la biblioteca Pillow (PIL), que te permite cargar, manipular y guardar imágenes en varios formatos. Aquí tienes un ejemplo de cómo guardar una imagen en un formato específico, como JPEG, utilizando Pillow:

Primero, asegúrate de tener instalada la biblioteca Pillow. Puedes instalarla usando pip si aún no la tienes:

Luego, puedes guardar una imagen en un formato específico de la siguiente manera:

En este ejemplo, primero abrimos una imagen existente utilizando Image.open() y luego utilizamos el método save() para guardar la imagen en un formato específico. En el segundo ejemplo, también especificamos una calidad del 90% al guardar en formato JPEG.

Puedes reemplazar "imagen_original.png" con la ruta de tu imagen original y "imagen_en_jpeg.jpg" con la ruta y el nombre de archivo que desees para la imagen en formato JPEG. Asegúrate de proporcionar la extensión de archivo correspondiente al formato que deseas guardar.

Creación de mapas de (BITS)

Para crear una imagen de mapa de bits (bitmap) en Python, puedes utilizar la biblioteca Pillow (PIL). A continuación, te mostraré cómo crear una imagen de mapa de bits simple y guardarla en un formato específico, como BMP. Asegúrate de tener Pillow instalad

En este ejemplo, primero creamos una nueva imagen de mapa de bits en blanco utilizando Image.new(), especificando el modo '1' para un mapa de bits en blanco y negro. Luego, utilizamos un objeto ImageDraw.Draw para dibujar un círculo en la imagen. Finalmente, guardamos la imagen en formato BMP utilizando imagen.save().

Ajusta el tamaño de la imagen, las coordenadas y la forma que deseas dibujar según tus necesidades. Puedes cambiar el tamaño de la imagen ajustando las variables ancho y alto y personalizar la forma y el color de la imagen de mapa de bits como desees.