python怎么设置颜色深浅变化_【opencv_python学习之三】图像处理（一）更改色彩模式...

1、修改颜色模式

1.1、相关知识介绍

颜色模式：是将某种颜色表现为数字形式的模型，或者说是一种记录图像颜色的方式。分为：RGB模式、CMYK模式、HSB模式、Lab颜色模式、位图模式、灰度模式、索引颜色模式、双色调模式和多通道模式。

RGB模式：利用了红、绿、蓝三原色的原理展现色彩，对机器比较友好，是最传统的方式，电视机等屏幕就是采用这种方式。

HSB模式：也叫做HSV，利用色相、饱和度、明度的原理展现色彩，对人类比较友好。

灰度模式：用单一色调表现图像，用0到255的不同灰度值来表示图像, 0表示黑色, 255表示白色。

HSV(HSB)模式的范围

8-bit图片中

PS中的HSV范围，H是0-360，S是0-1，V（B）是0-1

opencv中的HSV范围，H是0-180，S是0-255，V是0-255

转换方式

把PS中H的值除以2，S乘255，V乘255，可以得到对应的opencv的HSV值

1.2、提取图片中的粉色

1.2.1、思路

a. 加载图片c.png

b. 将图片c.png从RGB模式改成HSV模式

c. 选取粉色区域

这里为什么要转成HSV模式而不是直接使用RGB模式，有些疑惑，于是我按照RGB模式取了粉色区域，运行后发现并没有选取出来。所以猜测，转成HSV后区域是连贯的，可使用inRange选区。

1.2.2、代码

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('c.png')

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

lower_pink = np.array([160,20,20])

upper_pink = np.array([168,255,255])

mask = cv2.inRange(hsv, lower_pink, upper_pink)

res = cv2.bitwise_and(img, img, mask= mask)

cv2.imshow('frame',img)

cv2.imshow('mask',mask)

cv2.imshow('res',res)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

1.2.3、运行结果

图 1.1

1.2.4、知识点

imread

函数: cv2.imread(filename[, flags]) → retva

描述: 读取一张图片, 并返回图片句柄

参数: filename[要加载的图片路径]

flags[加载图片的data type, 具体参考备注1]

返回: retva[图片句柄]

备注1: >0[三通道图片]

=0[灰阶图片]

<0[带透明通道的图片]

备注2: 支持的图片 *.bmp, *.dib, *.jpeg, *.jpg, *.jpe, *.jp2, *.png, *.pbm, *.pgm, *.ppm, *.sr, *.ras, *.tiff, *.tif

cvrColor

函数: cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]]) → dst

描述: 将图片从一种颜色模式转成另一种颜色模式

参数: src[要转换的源图片, 可以是uint8、uint16或float等]

dst[转换后的目标图片]

code[转换标识符, 具体见备注1]

返回: dst[转换后的目标图片]

备注1：RGB与GRAY转换的标识有[CV_BGR2GRAY, CV_RGB2GRAY, CV_GRAY2BGR, CV_GRAY2RGB]

RGB与CIE XYZ.Rec的转换标识有[CV_BGR2XYZ, CV_RGB2XYZ, CV_XYZ2BGR, CV_XYZ2RGB]

RGB与YCrCb的转换标识有[CV_BGR2YCrCb, CV_RGB2YCrCb, CV_YCrCb2BGR, CV_YCrCb2RGB]

RGB与HSV的转换标识有[CV_BGR2HSV, CV_RGB2HSV, CV_HSV2BGR, CV_HSV2RGB]

RGB与CIE L*a*b*的转换标识有[CV_BGR2Lab, CV_RGB2Lab, CV_Lab2BGR, CV_Lab2RGB]

RGB与CIE L*u*v* 的转换标识有[CV_BGR2Luv, CV_RGB2Luv, CV_Luv2BGR, CV_Luv2RGB]

RGB与Bayer的转换标识有[CV_BayerBG2BGR, CV_BayerGB2BGR, CV_BayerRG2BGR, CV_BayerGR2BGR, CV_BayerBG2RGB, CV_BayerGB2RGB, CV_BayerRG2RGB, CV_BayerGR2RGB]

转换标识诸如cv2.COLOR_BGR2HSV这类，可以使用以下方式查看所有的标识

>>> import cv2

>>> flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]

>>> print flags

inRange

函数: cv2.inRange(src, lowerb, upperb[, dst]) → dst

描述: 检查数组srv是否在lowerb数组和upperb数组之间, 将svr中符合条件的值置为255，不符合条件的值置为0

参数: src[要检查的数组]

lowerb[检查条件的下界]

upperb[检查条件的上界]

返回: dst[经过筛选处理后的数组(0和255组成)]

bitwise_and

函数: cv2.bitwise_and(src1, src2[, dst[, mask]]) → dst

描述: 将src1和src2以mask方式按位合并

参数: src1[要操作的源数组1]

src2[要操作的源数组2]

mask[标识, 标识了哪些位置要按位合并(255合并, 0置为0)]

返回: dst[处理后的数组]

如何通过RGB获取HSV的颜色值

可以参考以下方法

>>> green = np.uint8([[[0,255,0 ]]])

>>> hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)

>>> print hsv_green

[[[ 60 255 255]]]

附录

在本篇文章中所有示例所处理的图片为下图0.1，图片名字为a.png。

图 0.1

下图0.2, 图片名字为b.png

图 0.2

下图0.3, 图片名字为c.png

图 0.3

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