更改色彩空间中的函数简述

　　

本文是学习opencv-python官方教程的函数总结

• cv2.cvtColor(src, dst, code, dstCn)
  参数：
      src：输入图像
      dst：输出图像，与输入图像具有相同大小和深度
      code：色彩空间转换代码，例如cv2.COLOR_BGR2GRAY等
      dstCn：目标图像中的通道数；默认参数为0，从src和code自动导出通道
  
  介绍：
      改变图像的色彩空间
  
  opencv-python中的运用：
      gray = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

• cv2.inRange(src, lowerb, upperb, dst)
  参数：
      src：输入图像
      lowerb：下边界
      upperb：上边界
      dst：输出图像，和输入具有一样的尺寸，类型为CV_8U
  
  介绍：
      对于一副图像，把所有介于下边界和上边界的值替换为255，其余替换为0
  
  opencv-python中的运用：
      lower_blue = np.array([110, 50, 50])
      upper_blue = np.array([130, 255, 255])
      mask = cv.inRange(hsv, lowe_blue, upper_blue)
      采取自opencv官方教程，获取图像的蓝色区域

• cv2.bitwise_and(src1, src2, dst, mask)
  参数：
      src1：第一个输入矩阵
      src2：第二个输入矩阵
      dst：输出矩阵，和输入矩阵一样的尺寸和类型
      mask：可选操作掩码，8位单通道数组，指定要更改的输出数组的元素。
  
  介绍：
      计算两个矩阵的按位连接。（并运算）
      dst(I) = src1(I) ^ src2(I) if mask(I) != 0
      例如src1(I) = 5 = 101(b), src2(I) = 6 = 110(b)，则dst(I) = 100(b) = 4
  
  opencv-python中的运用：
      res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
  
  扩展：
      cv2.bitwise_not(src, dst, mask) 反转数组的每一位（异运算）
      cv2.bitwise_or(src1, src2, dst, mask)   计算两个矩阵每个元素析取（或运算）
      cv2.bitwise_xor(src1, src2, dst, mask)  计算两个矩阵每个元素的异或运算 

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