Opencv 3.x.x, 4.x.x 新版 cv::cvtColor() 颜色转换 映射码说明

OpenCV颜色空间转换详解
本文详细介绍了OpenCV中cv::cvtColor()函数的使用方法,该函数可以实现不同颜色空间之间的转换,如RGB到BGR、灰度空间转换、添加或移除alpha通道等。文章列举了所有支持的颜色转换类型和转换码。

cv::cvtColor()用于将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间的转换(目前常见的颜色空间均支持),并且在转换的过程中能够保证数据的类型不变,即转换后的图像的数据类型和位深与源图像一致。

具体调用形式如下:


    void cv::cvtColor(
        cv::InputArray src, // 输入序列
        cv::OutputArray dst, // 输出序列
        int code, // 颜色映射码
        int dstCn = 0 // 输出的通道数 (0='automatic')
    );

其中,最后一个参数dstCn用于指定目标图像的通道数,如果指定的值是默认值0,那么通道数将由输入图像和颜色转换码决定。
cv::cvtColor()支持多种颜色空间之间的转换,其支持的转换类型和转换码如下:

1、RGB和BGR(opencv默认的彩色图像的颜色空间是BGR)颜色空间的转换

cv::COLOR_BGR2RGB
cv::COLOR_RGB2BGR
cv::COLOR_RGBA2BGRA
cv::COLOR_BGRA2RGBA

2、向RGB和BGR图像中增添alpha通道

cv::COLOR_RGB2RGBA
cv::COLOR_BGR2BGRA

3、从RGB和BGR图像中去除alpha通道

cv::COLOR_RGBA2RGB
cv::COLOR_BGRA2BGR

4、从RBG和BGR颜色空间转换到灰度空间

cv::COLOR_RGB2GRAY
cv::COLOR_BGR2GRAY

cv::COLOR_RGBA2GRAY
cv::COLOR_BGRA2GRAY

5、从灰度空间转换到RGB和BGR颜色空间

cv::COLOR_GRAY2RGB
cv::COLOR_GRAY2BGR

cv::COLOR_GRAY2RGBA
cv::COLOR_GRAY2BGRA

6、RGB和BGR颜色空间与BGR565颜色空间之间的转换

cv::COLOR_RGB2BGR565
cv::COLOR_BGR2BGR565
cv::COLOR_BGR5652RGB
cv::COLOR_BGR5652BGR
cv::COLOR_RGBA2BGR565
cv::COLOR_BGRA2BGR565
cv::COLOR_BGR5652RGBA
cv::COLOR_BGR5652BGRA

7、灰度空间域BGR565之间的转换

cv::COLOR_GRAY2BGR555
cv::COLOR_BGR5552GRAY

8、RGB和BGR颜色空间与CIE XYZ之间的转换

cv::COLOR_RGB2XYZ
cv::COLOR_BGR2XYZ
cv::COLOR_XYZ2RGB
cv::COLOR_XYZ2BGR

9、RGB和BGR颜色空间与uma色度(YCrCb空间)之间的转换

cv::COLOR_RGB2YCrCb
cv::COLOR_BGR2YCrCb
cv::COLOR_YCrCb2RGB
cv::COLOR_YCrCb2BGR

10、RGB和BGR颜色空间与HSV颜色空间之间的相互转换

cv::COLOR_RGB2HSV
cv::COLOR_BGR2HSV
cv::COLOR_HSV2RGB
cv::COLOR_HSV2BGR

11、RGB和BGR颜色空间与HLS颜色空间之间的相互转换

cv::COLOR_RGB2HLS
cv::COLOR_BGR2HLS
cv::COLOR_HLS2RGB
cv::COLOR_HLS2BGR

12、RGB和BGR颜色空间与CIE Lab颜色空间之间的相互转换


cv::COLOR_RGB2Lab
cv::COLOR_BGR2Lab
cv::COLOR_Lab2RGB
cv::COLOR_Lab2BGR

13、RGB和BGR颜色空间与CIE Luv颜色空间之间的相互转换

cv::COLOR_RGB2Luv
cv::COLOR_BGR2Luv
cv::COLOR_Luv2RGB
cv::COLOR_Luv2BGR

14、Bayer格式(raw data)向RGB或BGR颜色空间的转换

cv::COLOR_BayerBG2RGB
cv::COLOR_BayerGB2RGB
cv::COLOR_BayerRG2RGB
cv::COLOR_BayerGR2RGB
cv::COLOR_BayerBG2BGR
cv::COLOR_BayerGB2BGR
cv::COLOR_BayerRG2BGR
cv::COLOR_BayerGR2BGR


 

 

 

 

 

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<think>首先,用户的问题是:“我想将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间 请问OpenCV BGR to HSV conversion using cv2.cvtColor”。这是一个关于如何使用OpenCVcv2.cvtColor函数将图像从BGR转换为HSV颜色空间的问题。 根据系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - 使用LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 参考提供的引用内容。 提供的引用内容: - [^1]: 介绍了cv2.CvtColor()OpenCVSharp中的重要性。 - [^2]: 展示了使用Cv2.CvtColor的代示例。 - [^3]: 解释了HSV转换的范围和内部实现细节。 - [^4]: 讨论了cv2.COLOR_BGR2RGB和cv2.COLOR_RGB2BGR。 用户的问题是关于cv2.cvtColor在Python中的使用,而不是C#或其他语言。所以,我需要基于Python的OpenCVcv2)来回答。 关键点: - 用户想将图像从BGR转换为HSV。 - 使用cv2.cvtColor函数。 - 在Python中,函数是cv2.cvtColor(src, code),其中code指定转换类型。 在OpenCV中,BGR到HSV的转换cv2.COLOR_BGR2HSV。 步骤: 1. 读取图像:使用cv2.imread读取图像,默认是BGR顺序。 2. 转换颜色空间:使用cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)。 3. 显示或保存结果:如果需要,可以使用cv2.imshow显示图像。 引用内容: - 引用[^1]强调了cv2.CvtColor的重要性。 - 引用[^2]给出了C#代示例,但用户需要Python。 - 引用[^3]解释了HSV范围:在8位图像中,H范围是0-179(不是0-360),S和V是0-255。 - 引用[^4]讨论了BGR2RGB,但用户需要BGR2HSV。 在回答中,我需要自然地引用这些内容。例如: - 当解释cv2.cvtColor时,引用[^1]。 - 当讨论HSV范围时,引用[^3]。 回答结构: 1. 介绍:简要解释BGR和HSV颜色空间,以及为什么需要转换。 2. 步骤:提供详细的代示例。 3. 解释:解释代的关键部分,如HSV范围。 4. 注意事项:提及任何重要点,如图像数据类型。 5. 生成相关问题:在最后添加相关问题。 使用中文回答。 最终,生成相关问题: - 基于主题,如其他颜色空间转换、HSV的应用等。 完整回答框架: 1. 开头:直接回答问题。 2. 主体:提供代和解释。 3. 结尾:添加相关问题。</think>### OpenCV BGR到HSV颜色空间转换使用cv2.cvtColorOpenCV中,图像默认以BGR(蓝-绿-红)顺序存储,而HSV(色相-饱和度-明度)颜色空间常用于图像分割、目标检测等任务,因为它更接近人类对颜色的感知。`cv2.cvtColor()` 是OpenCV的核心函数,用于高效实现颜色空间转换[^1]。下面我将逐步指导你如何使用Python的`cv2.cvtColor`将图像从BGR转换为HSV。 #### 步骤详解 1. **导入OpenCV库**:确保已安装OpenCV-Python包(可通过`pip install opencv-python`安装)。 2. **读取图像**:使用`cv2.imread()`加载图像,默认格式为BGR。 3. **执行转换**:调用`cv2.cvtColor()`,指定转换为`cv2.COLOR_BGR2HSV`。 4. **处理结果**:转换后的HSV图像可以直接用于后续操作,如显示或保存。 以下是完整代示例: ```python import cv2 # 步骤1: 读取图像(默认BGR格式) image_bgr = cv2.imread("input.jpg") # 替换为你的图像路径 if image_bgr is None: print("错误: 无法加载图像,请检查路径。") exit() # 步骤2: 将BGR转换为HSV image_hsv = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 步骤3: 显示结果(可选) cv2.imshow("原始BGR图像", image_bgr) cv2.imshow("转换后的HSV图像", image_hsv) cv2.waitKey(0) # 按任意键关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() # 保存结果(可选) cv2.imwrite("output_hsv.jpg", image_hsv) ``` #### 关键解释 - **HSV范围**:在OpenCV中,对于8位图像(常见格式),HSV分量的范围如下: - 色相(H): $0 \text{ 到 } 179$(通常映射到0-360度,但为适应8位存储被压缩)[^3]。 - 饱和度(S)和明度(V): $0 \text{ 到 } 255$。 这是因为OpenCV内部使用离散化处理,例如H值被限制在180以内以提高效率[^3]。 - **函数参数**:`cv2.cvtColor(src, code)` 中: - `src` 是输入图像(BGR格式)。 - `code` 必须是`cv2.COLOR_BGR2HSV`,表示从BGR到HSV的转换。 - **注意事项**: - 图像数据类型:如果图像是浮点型(如从其他处理中获取),HSV范围会不同;但多数情况下,使用8位无符号整数(`uint8`)即可。 - 颜色顺序:OpenCV默认使用BGR而非RGB,转换时务必使用`BGR2HSV`而非`RGB2HSV`,以避免颜色错误[^4]。 - 性能:`cv2.cvtColor()` 经过高度优化,处理速度极快,适合实时应用[^1]。 #### 实际应用示例 假设你需要检测图像中的红色物体: 1. 转换到HSV空间后,红色在H通道的典型值在$0 \text{ 到 } 10$ 或 $170 \text{ 到 } 179$ 范围内(因为红色位于色相环的两端)。 2. 使用阈值分割提取红色区域: ```python # 定义红色范围(示例) lower_red = (0, 100, 100) # H_min, S_min, V_min upper_red = (10, 255, 255) # H_max, S_max, V_max mask = cv2.inRange(image_hsv, lower_red, upper_red) ``` 这利用了HSV空间对颜色变化更鲁棒的特性。 通过以上步骤,你可以高效实现BGR到HSV的转换。如果需要更深入的颜色空间理论,建议参考OpenCV官方文档。
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