计算机视觉开源库OpenCV之照明和色彩空间

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本文深入探讨了RGB、HSV、L*a*b*等色彩空间的基本概念及其在图像处理中的应用。通过详细的代码示例，展示了如何使用OpenCV将图像转换为不同的色彩空间，并分别展示各个通道的视觉效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

RGB：红、黄、蓝组成的颜色矩阵，每个色度值范围[0,255]

image = cv2.imread(args["image"])
for (name, chan) in zip(("B", "G", "R"), cv2.split(image)):
    cv2.imshow(name, chan)

HSV 色调(H)：们正在研究哪种“纯”的颜色。

饱和度(S)：颜色如何“白，例如纯红，随着零饱和度的颜色是纯白色。

价值(V)：该值允许我们控制我们的颜色的亮度，零值表示纯黑色

hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
for (name, chan) in zip(("H", "S", "V"), cv2.split(hsv)):
    cv2.imshow(name, chan)

L * a * b *表：L通道:像素的“亮度”。

a通道：源于L通道的中心，在频谱的一端定义纯绿色，另一端定义纯红色。

b通道：也来自于L通道的中心，但是垂直于a通道。

lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
for (name, chan) in zip(("L*", "a*", "b*"), cv2.split(lab)):
    cv2.imshow(name, chan)

灰度：转换成灰度级时，每个RGB通道不是均匀加权

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)