OpenCV2颜色空间转换

原文链接： https://blog.csdn.net/keith_bb/article/details/53470170

 

         opencv中有多种色彩空间，包括 RGB、HSI、HSL、HSV、HSB、YCrCb、CIE XYZ、CIE Lab8种，使用中经常要遇到色彩空间的转化，以便生成mask图等操作。

       我们平时多使用的是彩色图片都是RGB类型，但是在进行图像处理时，需要用到灰度图、二值图、HSV、HSI等颜色制式，opencv提供了cvtColor()函数来实现这些功能。

C++: void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 );

参数解释： 
. InputArray src: 输入图像即要进行颜色空间变换的原图像，可以是Mat类 
. OutputArray dst: 输出图像即进行颜色空间变换后存储图像，也可以Mat类 
. int code: 转换的代码或标识，即在此确定将什么制式的图片转换成什么制式的图片，后面会详细将 
. int dstCn = 0: 目标图像通道数，如果取值为0，则由src和code决定

        函数的作用是将一个图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间，但是从RGB向其他类型转换时，必须明确指出图像的颜色通道，前面我们也提到过，在opencv中，其默认的颜色制式排列是BGR而非RGB。所以对于24位颜色图像来说，前8-bit是蓝色，中间8-bit是绿色，最后8-bit是红色。常见的R,G,B通道的取值范围为： 
. 0-255 :CV_8U类型图片 
. 0-65535: CV_16U类型图片 
. 0-1: CV_32F类型图片 
       对于线性变换来说，这些取值范围是无关紧要的。但是对于非线性转换，输入的RGB图像必须归一化到其对应的取值范围来或得最终正确的转换结果，例如从RGB->L*u*v转换。如果从一个8-bit类型图像不经过任何缩放（scaling）直接转换为32-bit浮点型图像，函数将会以0-255的取值范围来取代0-1的取值范围，所以在使用cvtColor函数之前需要对图像进行缩放如下：

img *= 1./255;
cvtColor(img, img, CV_BGR2Luv);

       如果对8-bit图像使用cvtColor()函数进行转换将会由一些信息丢失。函数可以做下面类型的转换，需要说明的是在opencv2.x时颜色空间转换code用的宏定义是CV_前缀开头，而在opencv3.x版本其颜色空间转换code宏定义更改为COLOR_开头，而经验证，2.4.13版本中opencv同事支持这两种形式的写法。故下面表格会将两种code类型同时列出，以供参考：

      这里列出的类型并不齐全，但是对于一般的图像处理已经够用。需要特别说明的是RGB–>GRAY的转换是我们常用的转换格式，其转换公式如下： 

         上图中出现的RGBA格式图片，RGBA是代表Red(红色)、Green(绿色)、Blue(蓝色)和Alpha的色彩空间。虽然它有时候被描述为一个颜色空间，但是它其实是RGB模型附加了额外的信息，可以属于任何一种RGB颜色空间。Alpha参数一般用作不透明度参数，如果一个像素的alpha通道数值为0%，那它就是完全透明的也就是肉眼不可见，而数值为100%则意味着一个完全不透明的像素，传统的数字图像就是alpha值为100%，这种性质可以参考前面的文章《opencv（九）之Trackbar滑动条创建和使用》，通过TrackBar对alpha值的调节能有更直观的认识。 
         需要注意的是cvtColor()函数不能直接将RGB图像转换为二值图像(Binary Image)，需要借助threshold()函数，其具体用法请查阅threshold().

#include 
#include 
#include 
#include 
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main()
{
    Mat srcImage = imread("test.png");
 
    //判断图像是否加载成功
    if(!srcImage.data)
    {
        cout << "图像加载失败!" << endl;
        return false;
    }
    else
        cout << "图像加载成功!" << endl << endl;
 
    //显示原图像
    namedWindow("原图像",WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("原图像",srcImage);
 
    //将图像转换为灰度图，采用CV_前缀
    Mat grayImage;
    cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);     //将图像转换为灰度图
    namedWindow("灰度图",WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("灰度图",grayImage);
 
    //将图像转换为HSV，采用COLOR_前缀
    Mat HSVImage;
    cvtColor(srcImage, HSVImage, COLOR_BGR2HSV);    //将图像转换为HSV图
    namedWindow("HSV",WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("HSV",HSVImage);
 
    waitKey(0);
 
    return 0;
}

运行结果如下：

灰度图

HSV