6、OpenCV 图像的处理与应用

OpenCV 图像的处理与应用

1. 不同颜色模型间的图像转换

在图像处理中，不同的颜色模型有着各自的应用场景。常见的颜色模型有灰度、蓝绿红（BGR）和色调 - 饱和度 - 明度（HSV）。
|颜色模型|描述|像素表示|
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|灰度|将颜色信息转换为灰度或亮度，常用于仅需亮度信息的图像处理，如人脸检测|每个像素由一个 8 位值表示，范围从 0（黑色）到 255（白色）|
|BGR|每个像素由三个值组成的三元组表示蓝色、绿色和红色分量或通道。与网页开发中常用的 RGB 颜色模型通道顺序相反|每个像素由三个 8 位值的三元组表示，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|使用不同的三元组通道，色调表示颜色的基调，饱和度表示颜色的强度，明度表示颜色的亮度| - |

默认情况下，OpenCV 使用 BGR 颜色模型（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。对于刚接触 BGR 颜色空间的人来说，可能会对颜色的混合结果感到困惑。例如，(0, 255, 255) 三元组（无蓝色，全绿色和全红色）产生黄色，这与艺术中红绿颜料混合成棕色的结果不同。这是因为计算机中使用的是加法颜色模型，处理的是光，而颜料遵循减法颜色模型。

2. 傅里叶变换的探索

傅里叶变换在 OpenCV 的图像和视频处理中有着广泛的应用。18 世纪法国数学家约瑟夫·傅里叶发现，所有波形都是不同频率的简单正弦波的总和。在图像处理中，这一概念非常有用，它可