【DW打卡-计算机视觉基础】03_彩色空间互转

2023-10-13 12:17:10

03 彩色空间互转

3.2 学习目标

了解相关颜色空间的基础知识
理解彩色空间互转的理论
掌握OpenCV框架下颜色空间互转API的使用

3.4 算法理论介绍与资料推荐

3.4.1 RGB与灰度图互转

将R、G、B三个通道作为笛卡尔坐标系中的X、Y、Z轴，就得到了一种对于颜色的空间描述

对于彩色图转灰度图，有一个很著名的心理学公式：

Gray = R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114

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：可以用于偏光矫正、去除阴影、图像分割等.

3.5 基于OpenCV的实现

工具：OpenCV

函数原型（python）

def cvtColor(src, code, dst=None, dstCn=None): # real signature unknown; restored from __doc__
    """
    cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]]) -> dst
    .   @brief Converts an image from one color space to another.
    .   
    .   The function converts an input image from one color space to another. In case of a transformation
    .   to-from RGB color space, the order of the channels should be specified explicitly (RGB or BGR). Note
    .   that the default color format in OpenCV is often referred to as RGB but it is actually BGR (the
    .   bytes are reversed). So the first byte in a standard (24-bit) color image will be an 8-bit Blue
    .   component, the second byte will be Green, and the third byte will be Red. The fourth, fifth, and
    .   sixth bytes would then be the second pixel (Blue, then Green, then Red), and so on.
    .   
    .   The conventional ranges for R, G, and B channel values are:
    .   -   0 to 255 for CV_8U images
    .   -   0 to 65535 for CV_16U images
    .   -   0 to 1 for CV_32F images

src: 输入图像
dst: 输出图像
code: 颜色空间转换标识符
- OpenCV2的CV_前缀宏命名规范被OpenCV3中的COLOR_式的宏命名前缀取代
- 注意RGB色彩空间默认通道顺序为BGR
- 具体可以参考： enum cv::ColorConversionCode部分
dstCn: 目标图像的通道数，该参数为0时，目标图像根据源图像的通道数和具体操作自动决定

Python代码

import cv2
import numpy as np

if __name__ == ‘__main__‘:
    img = cv2.imread(‘./00_dog.jpg‘, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    cv2.imshow("img", img)

    print(‘RGB2GRAY‘)
    cv2.imshow("RGB2GRAY", cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY))

    print(‘RGB2HSV‘)
    dst1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HSV)
    cv2.imshow("RGB2HSV", dst1)

    print(‘HSV2RGB‘)
    dst2 = cv2.cvtColor(dst1, cv2.COLOR_HSV2RGB)
    cv2.imshow("RGB2HSV", dst2)

    cv2.waitKey(10000)
    cv2.destroyAllWindows()