OpenCV---色彩空间（一）

最新推荐文章于 2025-05-22 08:28:02 发布

转载最新推荐文章于 2025-05-22 08:28:02 发布 · 198 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/ssyfj/p/9260115.html

文章标签：

#人工智能 #操作系统

颜色空间：用三种或者更多特征来指定颜色的方法，被称为颜色空间或者颜色模型

1.RGB（OpenCV中为BGR）：

一幅图像由三个独立的图像平面或者通道构成：红、蓝、绿（以及可选项：透明度alpha通道）
每个值代表每个像素的每个分量的度量值，值越高对应于更亮的像素
对应于人眼的三种光锥细胞，所以被广泛使用

RGB色彩空间源于使用阴极射线管的彩色电视，
RGB分别代表三个基色（R-红色、G-绿色、B-蓝色），具体的色彩值由三个基色叠加而成。
在图像处理中，我们往往使用向量表示色彩的值，如(0,0,0)表示黑色、(255, 255, 255)表示白色。
其中，255表示色彩空间被量化成255个数，最高亮度值为255（255 = 2^8 - 1，即每个色彩通道用8位表示）。
在这个色彩空间中，有256*256*256种颜色。RGB色彩空间如下图所示（图片来自百度百科）。是一个包含Red、Green、Blue的三维空间。

2.HSV

推文：OpenCV 自学笔记21. RGB色彩空间和HSV色彩空间的理解

H:0-360，在OpenCV中被规范为0-180，若是360超出255溢出，所有规划到180，,8位可以保存，是HSV3位保存一致，都是只占一个字节
S和V:在OpenCV中规范化为0-255（一个字节就可以表示）

HSV颜色空间输入面向色度的颜色坐标系统的一种。这种类型的颜色模型接近人类颜色感知的仿真模型。
HSV的三个通道表示色度（H给出的颜色光谱构成的一种度量），饱和度（S给出主波长中的纯光比例，这表明一种颜色距离相同亮度灰度的程度）和纯度（V给出相对于白色光照强度的亮度），对应于直觉上的色彩、明暗和色调。HSV广泛应用于色彩的比较。

OpenCV中的imshow（）函数假设图像的颜色以RGB显示，因此其他显示均不正确。所以首先必须将其转换成RGB颜色空间

3.HLS：

HLS属于面向色度的颜色坐标系统中的一种，和之前的HSV类似
用来指定每个通道中的一种颜色的色度值、明暗值、饱和度值
与HSV不同的是HSL定义的一种纯颜色的亮度等于一种中等灰色的亮度
而HSV定义的一种纯颜色的亮度等于白色的亮度

4.YCrCb

该空间广泛用于视频和图像压缩，不能算作纯粹的色彩空间，它是RGB颜色空间的一种解码方式
Y通道表示亮度，而Cr和Cb表示红色差值(在RGB空间中R通道和Y的差值）和蓝色差值(在RGB空间中B通道和Y的差值）各自的色度分量。

5.灰度图

每个像素值只表示灰度信息这一单一信息
RGB[A]准换成灰度：Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B
灰度转换为RGB[A]：R=Y,G=Y,B=Y,A=max(ChannelRange)

推文：【OpenCV】笔记（9）——色彩空间和颜色处理

6.YUV

推文：YUV格式分析

Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
U = -0.147R - 0.289G + 0.436B
V = 0.615R - 0.515G - 0.100B

R = Y + 1.14V
G = Y - 0.39U - 0.58V
B = Y + 2.03U

7.色彩空间api相互转换

import cv2 as cv

def color_space_conv(image):
    gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) #RGB转灰度图
    cv.imshow("gray",gray)
    hsv = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV)   #RGB转HSV
    cv.imshow("hsv",hsv)
    yuv = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2YUV)   #RGB转YUV
    cv.imshow("yuv",yuv)
    ycrcb = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2YCrCb)#RGB转YCrCb
    cv.imshow("ycrcb",ycrcb)
    hls = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HLS)   #RGB转HLS
    cv.imshow("hls",hls)

src = cv.imread("./1.png")  #读取图片
cv.namedWindow("RGB",cv.WINDOW_AUTOSIZE)    #创建GUI窗口,形式为自适应
cv.imshow("RGB",src)    #通过名字将图像和窗口联系
t1 = cv.getTickCount()  #获取时间，用于精度计时，操作系统启动所经过（elapsed）的毫秒数
color_space_conv(src)
t2 = cv.getTickCount()
print((t2-t1)/cv.getTickFrequency())    #getTickFrequency()是获取一秒钟结果的点数，获取秒数
cv.waitKey(0)   #等待用户操作，里面等待参数是毫秒，我们填写0，代表是永远，等待用户操作
cv.destroyAllWindows()  #销毁所有窗口

转载于:https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/9260115.html