RGB彩色图像与灰度图像转换 opencv实现 代码及分析
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using namespace std；
int main(int argc, char** argv)
{
IplImage* src = cvLoadImage("lena.jpg");
if(!src){
printf("Could not load image file: %s\n",argv[1]);
exit(0);
}
//创建2个窗体，分别显示源图像和处理后的灰度图
cvNamedWindow("RGB");
cvNamedWindow("GRAY");
//显示源图像
cvShowImage("RGB",src);
//创建一个源图像一样的IplImage指针
IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,1);
//核心函数：色彩空间转换，转换类型为CV_BGR2GRAY
cvCvtColor(src,dst,CV_BGR2GRAY);
//显示灰度图
cvShowImage("GRAY",dst);
//释放资源
cvReleaseImage(&dst);
//Wait for the user to hit a key, then clean up the windows
cvWaitKey(0);
cvDestroyWindow("RGB");
cvDestroyWindow("GRAY");
while(1)
{
if(cvWaitKey(100)==27)
break;
}
cvReleaseImage(&src);
exit(0);
}
//运行环境：opencv2.3 / vs2010 / win7 64位
运行结果：
CvtColor函数的分析：
色彩空间转换
void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code );
- src
- 输入的 8-bit , 16-bit 或 32-bit 单倍精度浮点数影像.
- dst
- 输出的 8-bit , 16-bit 或 32-bit 单倍精度浮点数影像.
- code
-
色彩空间转换，通过定义 CV_
2 常数 (见下面).
函数 cvCvtColor 将输入图像从一个色彩空间转换为另外一个色彩空间。函数忽略 IplImage 头中定义的 colorModel 和 channelSeq 域，所以输入图像的色彩空间应该正确指定 (包括通道的顺序，对RGB空间而言，BGR 意味着布局为 B0 G0 R0 B1 G1 R1 ... 层叠的 24-位格式，而 RGB 意味着布局为 R0 G0 B0 R1 G1 B1 ... 层叠的24-位格式. 函数做如下变换：
RGB 空间内部的变换，如增加/删除 alpha 通道，反相通道顺序，到16位 RGB彩色或者15位RGB彩色的正逆转换(Rx5:Gx6:Rx5),以及到灰度图像的正逆转换，使用：
RGB[A]->Gray: Y=0.212671*R + 0.715160*G + 0.072169*B + 0*A Gray->RGB[A]: R=Y G=Y B=Y A=0
所有可能的图像色彩空间的相互变换公式列举如下：
RGB<=>XYZ (CV_BGR2XYZ, CV_RGB2XYZ, CV_XYZ2BGR, CV_XYZ2RGB):
|X| |0.412411 0.357585 0.180454| |R| |Y| = |0.212649 0.715169 0.072182|*|G| |Z| |0.019332 0.119195 0.950390| |B| |R| | 3.240479 -1.53715 -0.498535| |X| |G| = |-0.969256 1.875991 0.041556|*|Y| |B| | 0.055648 -0.204043 1.057311| |Z|
RGB<=>YCrCb (CV_BGR2YCrCb, CV_RGB2YCrCb, CV_YCrCb2BGR, CV_YCrCb2RGB)
Y=0.299*R + 0.587*G + 0.114*B Cr=(R-Y)*0.713 + 128 Cb=(B-Y)*0.564 + 128 R=Y + 1.403*(Cr - 128) G=Y - 0.344*(Cr - 128) - 0.714*(Cb - 128) B=Y + 1.773*(Cb - 128)
RGB=>HSV (CV_BGR2HSV,CV_RGB2HSV)
V=max(R,G,B)
S=(V-min(R,G,B))*255/V if V!=0, 0 otherwise
(G - B)*60/S, if V=R
H= 180+(B - R)*60/S, if V=G
240+(R - G)*60/S, if V=B
if H<0 then H=H+360
使用上面从 0° 到 360° 变化的公式计算色调（hue）值，确保它们被 2 除后能适用于8位。
RGB=>Lab (CV_BGR2Lab, CV_RGB2Lab)
|X| |0.433910 0.376220 0.189860| |R/255|
|Y| = |0.212649 0.715169 0.072182|*|G/255|
|Z| |0.017756 0.109478 0.872915| |B/255|
L = 116*Y1/3 for Y>0.008856
L = 903.3*Y for Y<=0.008856
a = 500*(f(X)-f(Y))
b = 200*(f(Y)-f(Z))
where f(t)=t1/3 for t>0.008856
f(t)=7.787*t+16/116 for t<=0.008856
上面的公式可以参考 http://www.cica.indiana.edu/cica/faq/color_spaces/color.spaces.html
RGB=>HLS (CV_BGR2HLS, CV_RGB2HLS)
HSL 表示 hue(色相)、saturation(饱和度)、lightness(亮度)。有的地方也称为HSI，其中I表示intensity(强度)
转换公式见http://zh.wikipedia.org/wiki/HSL_%E8%89%B2%E5%BD%A9%E7%A9%BA%E9%97%B4
Bayer=>RGB (CV_BayerBG2BGR, CV_BayerGB2BGR, CV_BayerRG2BGR, CV_BayerGR2BGR, CV_BayerBG2RGB, CV_BayerRG2BGR, CV_BayerGB2RGB, CV_BayerGR2BGR, CV_BayerRG2RGB, CV_BayerBG2BGR, CV_BayerGR2RGB, CV_BayerGB2BGR)
Bayer 模式被广泛应用于 CCD 和 CMOS 摄像头. 它允许从一个单独平面中得到彩色图像，该平面中的 R/G/B 象素点被安排如下：
| R | G | R | G | R |
| G | B | G | B | G |
| R | G | R | G | R |
| G | B | G | B | G |
| R | G | R | G | R |
| G | B | G | B | G |
对像素输出的RGB份量由该像素的1、2或者4邻域中具有相同颜色的点插值得到。以上的模式可以通过向左或者向上平移一个像素点来作一些修改。转换常量CV_BayerC1C22{RGB|RGB}中的两个字母C1和C2表示特定的模式类型：颜色份量分别来自于第二行，第二和第三列。比如说，上述的模式具有很流行的"BG"类型。
参考链接：
1.http://www.opencv.org.cn/index.php/Cv%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A4%84%E7%90%86#CvtColor
2.http://www.cnblogs.com/davy2495/archive/2012/02/11/2346806.html