色彩转换系列之RGB格式与HSV格式互转原理及实现

写在前面

HSV是一种将RGB色彩空间中的点在倒圆锥体中的表示方法。HSV即色相(Hue)、饱和度(Saturation)、明度(Value)，又称HSB(B即Brightness)。色相是色彩的基本属性，就是平常说的颜色的名称，如红色、黄色等。饱和度（S）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值。明度（V），取0-max(计算机中HSV取值范围和存储的长度有关)。HSV颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述。圆锥的顶点处，V=0，H和S无定义，代表黑色。圆锥的顶面中心处V=max，S=0，H无定义，代表白色。

RGB颜色空间中，三种颜色分量的取值与所生成的颜色之间的联系并不直观。而HSV颜色空间，更类似于人类感觉颜色的方式，封装了关于颜色的信息：“这是什么颜色？深浅如何？明暗如何？”
 

HSV模型：

                                                   

这个模型就是按色彩、深浅、明暗来描述的。

H是色彩；

S是深浅， S = 0时，只有灰度；

V是明暗，表示色彩的明亮程度，但与光强无直接联系。

                                                 

应用：同HSI一样，可以用于偏光矫正、去除阴影、图像分割等。 

RGB与HSV转换

1、RGB2HSV

                        

        或

                                             

2、HSV2RGB

                                                               

 

实现 

#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
using namespace cv;


Mat RGB2HSV(Mat src) {
	int row = src.rows;
	int col = src.cols;
	Mat dst(row, col, CV_32FC3);
	for (int i = 0; i < row; i++) {
		for (int j = 0; j < col; j++) {
			float b = src.at<Vec3b>(i, j)[0] / 255.0;
			float g = src.at<Vec3b>(i, j)[1] / 255.0;
			float r = src.at<Vec3b>(i, j)[2] / 255.0;
			float minn = min(r, min(g, b));
			float maxx = max(r, max(g, b));
			dst.at<Vec3f>(i, j)[2] = maxx; //V
			float delta = maxx - minn;
			float h, s;
			if (maxx != 0) {
				s = delta / maxx;
			}
			else {
				s = 0;
			}
			if (r == maxx) {
				h = (g - b) / delta;
			}
			else if (g == maxx) {
				h = 2 + (b - r) / delta;
			}
			else if (b==maxx) {
				h = 4 + (r - g) / delta;
			}
			else{
				h = 0;
			}
			h *= 60;
			if (h < 0)
				h +=  360;
			dst.at<Vec3f>(i, j)[0] = h;
			dst.at<Vec3f>(i, j)[1] = s;
		}
	}

	return dst;
}

Mat HSV2RGB(Mat src) {
	int row = src.rows;
	int col = src.cols;
	Mat dst(row, col, CV_8UC3);
	float r, g, b, h, s, v;
	for (int i = 0; i < row; i++) {
		for (int j = 0; j < col; j++) {
			h = src.at<Vec3f>(i, j)[0];
			s = src.at<Vec3f>(i, j)[1];
			v = src.at<Vec3f>(i, j)[2];
			if (s == 0) {
				r = g = b = v;
			}
			else {
				h /= 60;
				int offset = floor(h);
				float f = h - offset;
				float p = v * (1 - s);
				float q = v * (1 - s * f);
				float t = v * (1 - s * (1 - f));
				switch (offset)
				{
				case 0: r = v; g = t; b = p; break;
				case 1: r = q; g = v; b = p; break;
				case 2: r = p; g = v; b = t; break;
				case 3: r = p; g = q; b = v; break;
				case 4: r = t; g = p; b = v; break;
				case 5: r = v; g = p; b = q; break;
				default:
					break;
				}
			}
			dst.at<Vec3b>(i, j)[0] = int(b * 255);
			dst.at<Vec3b>(i, j)[1] = int(g * 255);
			dst.at<Vec3b>(i, j)[2] = int(r * 255);
		}
	}
	return dst;
}




int main(){
	cv::Mat src = cv::imread("I:\\Learning-and-Practice\\2019Change\\Image process algorithm\\Img\\lena.JPG");

	if (src.empty()){
		return -1;
	}
	cv::Mat dst, dst1, dst2;

	////////opencv自带/////////
	cv::cvtColor(src, dst1, CV_RGB2HSV); //RGB2HSV

	//////////RGB2HSV//////////
	dst = RGB2HSV(src); //RGB2HSV
	dst2 = HSV2RGB(dst); //HSV2BGR

	cv::namedWindow("src", CV_WINDOW_NORMAL);
	imshow("src", src);
	cv::namedWindow("My_RGB2HSV", CV_WINDOW_NORMAL);
	imshow("My_RGB2HSV", dst);
	cv::namedWindow("My_HSV2RGB", CV_WINDOW_NORMAL);
	imshow("My_HSV2RGB", dst2);
	cv::namedWindow("Opencv_RGB2HSV", CV_WINDOW_NORMAL);
	imshow("Opencv_RGB2HSV", dst1);
	cv::waitKey(0);
	return 0;

}

 效果

 

 

参考：

https://blog.youkuaiyun.com/viewcode/article/details/8203728 

https://blog.youkuaiyun.com/just_sort/article/details/87102898

https://blog.youkuaiyun.com/jiangxinyu/article/details/8000999