6、OpenCV 图像处理全解析：从色彩模型到自定义滤镜

OpenCV 图像处理全解析：从色彩模型到自定义滤镜

1. 不同色彩模型间的图像转换

在图像处理中，色彩模型的转换是基础操作。在计算机视觉技术应用于图像时，常用的色彩模型有灰度、蓝绿红（BGR）和色调 - 饱和度 - 明度（HSV）三种。
- 灰度模型 ：该模型将色彩信息转化为灰度或亮度，在仅需亮度信息的图像处理问题中极为有用，如人脸检测。灰度图像中的每个像素通常由一个 8 位值表示，范围从 0（黑色）到 255（白色）。
- BGR 模型 ：这是蓝绿红色彩模型，每个像素由三个值组成，分别代表蓝色、绿色和红色分量或通道。与网页开发者和计算机图形工作者熟悉的红绿蓝（RGB）模型通道顺序相反。BGR 图像中的每个像素通常由三个 8 位值表示，例如 [0, 0, 0] 表示黑色，[255, 0, 0] 表示蓝色，[0, 255, 0] 表示绿色，[0, 0, 255] 表示红色，[255, 255, 255] 表示白色。
- HSV 模型 ：使用不同的三个通道，色调代表颜色的基调，饱和度表示颜色的强度，明度代表颜色的亮度。

默认情况下，OpenCV 使用 BGR 色彩模型（每个通道 8 位）来表示从文件加载或从相机捕获的任何图像。

2. 光与颜料的区别

对于刚接触 BGR 色彩空间的人来说，可能会觉得有些现象不符合直觉。例如，(0, 255, 255) 这个三元组（无蓝色，全绿色和全红色）会产生黄色。但在艺术领域，绿色和红色颜料混合会变成棕色。这是因为计算机中使用的色彩模型是加法模型，处理的是光，而颜料遵循减法色彩模型。