OpenCV 例程200篇总目录
201. 图像的颜色空间转换
202. 查表快速替换（cv.LUT）
203. 伪彩色图像处理
204. 图像的色彩风格滤镜
205. 调节色彩平衡/饱和度/明度

文章目录

【youcans 的 OpenCV 例程200篇】201. 图像的颜色空间转换
- 图像的色彩空间基础
- 图像的颜色空间转换公式
- 图像的颜色空间转换
- 例程 14.1：OpenCV 颜色空间转换类型
- 例程 14.2：颜色空间转换

【youcans 的 OpenCV 例程200篇】201. 图像的颜色空间转换

图像的色彩空间基础

色彩空间是指通过多个（通常为 3个或4个）颜色分量构成坐标系来表示各种颜色的模型系统。色彩空间中的每个像素点均代表一种颜色，各像素点的颜色是多个颜色分量的合成或描述。

彩色图像可以根据需要映射到某个色彩空间进行描述。在不同的工业环境或机器视觉应用中，使用的色彩空间各不相同。

常见的色彩空间包括：GRAY 色彩空间（灰度图像）、XYZ 色彩空间、YCrCb 色彩空间、HSV 色彩空间、HLS 色彩空间、CIELab 色彩空间、CIELuv 色彩空间、Bayer 色彩空间等。

计算机显示器采用 RGB 色彩空间，数字艺术创作经常采用 HSV/HSB 色彩空间，机器视觉和图像处理系统大量使用 HSl、HSL色彩空间。各颜色分量的含义分别为：

RGB：红色（Red）、绿色（Green）、蓝色（Blue）；
HSV/HSB：色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value/Brightness）；
HSl：色调（Hue）、饱和度（Saturation）和灰度（Intensity）；
HSL：包括色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Luminance/Lightness）。

RGB 模型是一种加性色彩系统，色彩源于红、绿、蓝三基色。用于CRT显示器、数字扫描仪、数字摄像机和显示设备上，是当前应用最广泛的一种彩色模型。

图像的颜色空间转换公式

RGB ⟷\longleftrightarrow⟷ GRAY
GRAY 表示灰度图像，通常指 cv_8U 灰度图，有256个灰度级：0-255。
RGB → GRAY：gray=0.299∗R+0.587∗G+0.114∗Bgray = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*Bgray=0.299∗R+0.587∗G+0.114∗B
RGB ⟷\longleftrightarrow⟷ HSV

V←max⁡(R,G,B)S←{[V−min(R,G,B)]/V,V≠00,V=0H←{60(G−B)/[V−min(R,G,B)],V=R120+60(B−R)/[V−min(R,G,B)],V=G240+60(R−G)/[V−min(R,G,B)],V=B0,R=G=B\begin{aligned} V & \leftarrow \max{(R,G,B)} \\ S & \leftarrow \begin{cases} [{V-min{(R,G,B)}}]/V, &V \neq 0\\ 0, &V=0 \end{cases}\\ H &\leftarrow \begin{cases} 60(G-B)/[{V-min{(R,G,B)}}], &V =R\\ 120+60(B-R)/[{V-min{(R,G,B)}}], &V =G\\ 240+60(R-G)/[{V-min{(R,G,B)}}], &V =B\\ 0, & R=G=B \end{cases} \end{aligned} VSH←max(R,G,B)←{[V−min(R,G,B)]/V,0,V=0V=0←⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧60(G−B)/[V−min(R,G,B)],120+60(B−R)/[V−min(R,G,B)],240+60(R−G)/[V−min(R,G,B)],0,V=RV=GV=BR=G=B

更多颜色空间转换公式，详见 OpenCV官方文档： OpenCV: Color conversions 。

图像的颜色空间转换

色彩空间类型转换，是指将图像从一个色彩空间转换到另一个色彩空间。例如，在进行图像的特征提取、距离计算时，往往先将图像从 RGB 色彩空间转换为灰度色彩空间。

函数 cv.cvtColor() 将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。

cv.cvtColor(src, code [, dst, dstCn]]) → dst

参数说明：

src：输入图像，nparray 多维数组，8位无符号/ 16位无符号/单精度浮点数格式
code：颜色空间转换代码，详见 ColorConversionCodes
dst：输出图像，大小和深度与 src 相同
dstCn：输出图像的通道数，0 表示由src和code自动计算。

注意事项：

如果使用 RGB 表示方法，要明确指定各通道的顺序为 RGB 或 BGR。
OpenCV，PyQt5 和 Matplotlib 中都使用 RGB 模型表示彩色图像，数据格式为 Numpy 多维数组。
但 OpenCV 中是 BGR 顺序，按照蓝/绿/红的次序排列；而 PyQt5、Matplotlib 中是 RGB 格式，按照红/绿/蓝的次序排序。
因此使用 plt.imshow() 显示 OpenCV 彩色图像时，先要进行颜色空间转换，使 Numpy 多维数组按照 RGB 格式排序。
PyQt5 也使用 RGB 格式，在 PyQt5 中显示 OpenCV 彩色图像也要先转换为 RGB 格式。
灰度图像是单通道，在 OpenCV 和 Matplotlib 中都是 Numpy 二维数组。
彩色图像中各通道的像素值范围，及灰度图像的像素值范围，由图像像素的位深度 depth决定。
CV_8U 是8位无符号格式，取值范围 0-255，这是大多数图像和视频格式的正常范围；CV_16U 是16位无符号格式，取值范围 0-65535；CV_32F 是单精度浮点数格式，取值范围0.0-1.0。
图像格式转换通常是线性变换，像素的位深度不影响变换结果；但在进行非线性计算或变换时，需要把 RGB 输入图像归一化到适当的取值范围，才能得到正确的结果。
如果使用 8位无符号格式 CV_8U，由于数据精度较低可能丢失部分信息，使用 16位或 32位数据格式可以解决这个问题。
如果转换后添加 alpha 通道，alpha 通道的取值为相应通道范围的最大值，CV_8U 图像为 255，CV_16U 图像为 65535，CV_32F 图像为 1.0。
该函数将图像由 GRAY 转换为 RGB 时，转换规则为：R=G=B=gray 。

例程 14.1：OpenCV 颜色空间转换类型

    # 14.1 OpenCV 颜色空间转换类型flags = [i for i in dir(cv) if i.startswith('COLOR_')]print(flags)

函数 cv.cvtColor 提供了 150 多种颜色空间转换类型，本例程可以查询 OpenCV 所支持的颜色转换类型。

运行结果：

[‘COLOR_BAYER_BG2BGR’, ‘COLOR_BAYER_BG2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_BG2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_BG2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_BG2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_BG2RGB’, ‘COLOR_BAYER_BG2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_BG2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_BG2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2BGR’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2RGB’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GB2BGR’, ‘COLOR_BAYER_GB2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_GB2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_GB2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GB2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_GB2RGB’, ‘COLOR_BAYER_GB2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_GB2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_GB2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2BGR’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2RGB’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GR2BGR’, ‘COLOR_BAYER_GR2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_GR2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_GR2BGR_VNG’, 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‘COLOR_Lab2RGB’, ‘COLOR_Luv2BGR’, ‘COLOR_Luv2LBGR’, ‘COLOR_Luv2LRGB’, ‘COLOR_Luv2RGB’, ‘COLOR_M_RGBA2RGBA’, ‘COLOR_RGB2BGR’, ‘COLOR_RGB2BGR555’, ‘COLOR_RGB2BGR565’, ‘COLOR_RGB2BGRA’, ‘COLOR_RGB2GRAY’, ‘COLOR_RGB2HLS’, ‘COLOR_RGB2HLS_FULL’, ‘COLOR_RGB2HSV’, ‘COLOR_RGB2HSV_FULL’, ‘COLOR_RGB2LAB’, ‘COLOR_RGB2LUV’, ‘COLOR_RGB2Lab’, ‘COLOR_RGB2Luv’, ‘COLOR_RGB2RGBA’, ‘COLOR_RGB2XYZ’, ‘COLOR_RGB2YCR_CB’, ‘COLOR_RGB2YCrCb’, ‘COLOR_RGB2YUV’, ‘COLOR_RGB2YUV_I420’, ‘COLOR_RGB2YUV_IYUV’, ‘COLOR_RGB2YUV_YV12’, ‘COLOR_RGBA2BGR’, ‘COLOR_RGBA2BGR555’, ‘COLOR_RGBA2BGR565’, ‘COLOR_RGBA2BGRA’, ‘COLOR_RGBA2GRAY’, ‘COLOR_RGBA2M_RGBA’, ‘COLOR_RGBA2RGB’, ‘COLOR_RGBA2YUV_I420’, ‘COLOR_RGBA2YUV_IYUV’, ‘COLOR_RGBA2YUV_YV12’, ‘COLOR_RGBA2mRGBA’, ‘COLOR_XYZ2BGR’, ‘COLOR_XYZ2RGB’, ‘COLOR_YCR_CB2BGR’, ‘COLOR_YCR_CB2RGB’, ‘COLOR_YCrCb2BGR’, ‘COLOR_YCrCb2RGB’, ‘COLOR_YUV2BGR’, ‘COLOR_YUV2BGRA_I420’, ‘COLOR_YUV2BGRA_IYUV’, ‘COLOR_YUV2BGRA_NV12’, ‘COLOR_YUV2BGRA_NV21’, ‘COLOR_YUV2BGRA_UYNV’, ‘COLOR_YUV2BGRA_UYVY’, 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例程 14.2：颜色空间转换

    # 14.2 OpenCV 颜色空间转换类型# 读取原始图像imgBGR = cv.imread("../images/imgLena.tif", flags=1)  # 读取为BGR彩色图像print(imgBGR.shape)imgRGB = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2RGB)  # BGR 转换为 RGB, 用于 PyQt5, matplotlibimgGRAY = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2GRAY)  # BGR 转换为灰度图像imgHSV = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2HSV)  # BGR 转换为 HSV 图像imgYCrCb = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2YCrCb)  # BGR转YCrCbimgHLS = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2HLS)  # BGR 转 HLS 图像imgXYZ = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2XYZ)  # BGR 转 XYZ 图像imgLAB = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2LAB)  # BGR 转 LAB 图像imgYUV = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2YUV)  # BGR 转 YUV 图像# 调用matplotlib显示处理结果titles = ['BGR', 'RGB', 'GRAY', 'HSV', 'YCrCb', 'HLS', 'XYZ', 'LAB', 'YUV']images = [imgBGR, imgRGB, imgGRAY, imgHSV, imgYCrCb,imgHLS, imgXYZ, imgLAB, imgYUV]plt.figure(figsize=(10, 8))for i in range(9):plt.subplot(3, 3, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')plt.title(titles[i])plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.tight_layout()plt.show()

【本节完】

版权声明：
youcans@xupt 原创作品，转载必须标注原文链接：(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/125248543)
Copyright 2022 youcans, XUPT
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