PythonOpenCV-图像变换-色彩空间变换

0. 简介

　　色彩空间变换是图像在计算机内部的一种存储形式。常见的色彩空间变换包括RGB、GRAY、XYZ、YCrCb、HSV等。OpenCV默认采用BGR色彩空间。

色彩空间变换函数原型

dst = cv2.cvtColor(src, code[, dstCn])

参数说明

dst：转换后的图像

src：转换前的图像

code：色彩空间类型转换码

　　cv2.COLOR_BGR2RGB：将BGR色彩空间转换为RGB色彩空间

　　cv2.COLOR_BGR2GRAY：将BGR色彩空间转换为GRAY色彩空间

　　cv2.COLOR_BGR2HSV：将BGR色彩空间转换为HSV色彩空间

　　cv2.COLOR_BGR2YCrCb：将BGR色彩空间转换为YCrCb色彩空间

　　cv2.COLOR_RGB2BGR：将RGB色彩空间转换为BGR色彩空间

　　cv2.COLOR_RGB2GRAY：将RGB色彩空间转换为GRAY色彩空间

　　cv2.COLOR_RGB2HSV：将RGB色彩空间转换为HSV色彩空间

　　cv2.COLOR_RGB2YCrCb：将RGB色彩空间转换为YCrCb色彩空间

dstCn：目标图像的通道数

本例原图(BGR)：

1. RGB色彩空间

　　RGB色彩空间中，图像的每个像素用一个三元组表示，三元组中的3个值一次表示为红色、绿色和蓝色，依次对应R、G、B。OpenCV默认采用BGR色彩空间。

代码示例

import cv2 as cv

Img = cv.imread(r"D:\PersonalFile\Picture\flower.jpg")
cv.imshow("BGR", Img)
Img1 = cv.cvtColor(Img, cv.COLOR_BGR2RGB)
cv.imshow("RGB", Img1)

cv.waitKey(0)

运行结果

2. GRAY色彩空间

　　GRAY色彩空间通常指8位灰度图像，其颜色取值范围为[0, 255]，共256个灰度级。

　　从RGB色彩空间转成GRAY色彩空间的计算公式如下：

　　其中R、G和B为RGB色彩空间中的R、G和B通道的图像。

代码示例

import cv2 as cv

Img = cv.imread(r"D:\PersonalFile\Picture\flower.jpg")
cv.imshow("BGR", Img)
Img1 = cv.cvtColor(Img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow("HSV", Img1)

cv.waitKey(0)

运行结果

 

3. YCrCb色彩空间

　　YCrCb色彩空间用亮度Y、红色Cr和蓝色Cb表示图像。

　　从RGB色彩空间转成GRAY色彩空间的计算公式如下：

　　

代码示例

import cv2 as cv

Img = cv.imread(r"D:\PersonalFile\Picture\flower.jpg")
cv.imshow("BGR", Img)
Img1 = cv.cvtColor(Img, cv.COLOR_BGR2YCrCb)
cv.imshow("YCrCb", Img1)

cv.waitKey(0)

运行结果

 

4. HSV色彩空间

　　HSV色彩空间使用色调（Hue，也称为色相）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）表示图像。

　　色调H：表示颜色，用角度表示，取值范围为[0°, 360°]，从红色开始逆时针方向计算。例如，红色为0°、黄色为60°、绿色为120°、青色为180°、蓝色为240°、紫色为300°等。

　　饱和度S：表示颜色接近光谱色的程度，或者表示光谱色中混入白光的比例。光谱色中混入的白光的比例越低，饱和度越高，颜色越深、艳。光谱色中白光比例为0时，饱和度最高。饱和度取值范围为[0, 1]。

　　亮度V：表示颜色明亮程度，是人眼可以感受到的明暗程度。其取值范围为[0, 1]。

　　从RGB色彩空间转成GRAY色彩空间的计算公式如下：　　

　　

 　　

 　　

 　　计算结果中，如果H < 0，则令H = H + 360

代码示例

import cv2 as cv

Img = cv.imread(r"D:\PersonalFile\Picture\flower.jpg")
cv.imshow("BGR", Img)
Img1 = cv.cvtColor(Img, cv.COLOR_BGR2HSV)
cv.imshow("HSV", Img1)

cv.waitKey(0)

运行结果

 

 

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笔者说明：

　　该笔记来源于本人学习Python + OpenCv时的资料，

　　分享出来只是为了供大家学习，并且为了自己以后想要用的时候方便寻找。

时间：2023年4月16日

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