win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（四）————4.2图像类型转换

Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV.3.4.1，开发环境为PyCharm

在OpenCV内，我们使用cv2.cvtColor()函数实现色彩空间的变换。该函数能够实现多个色彩空间之间的转换。其语法格式为：

dst = cv2.cvtColor( src, code [, dstCn] )

式中：
● dst表示输出图像，与原始输入图像具有同样的数据类型和深度。
● src表示原始输入图像。可以是8位无符号图像、16位无符号图像，或者单精度浮点数等。
● code是色彩空间转换码，表4-2展示了其枚举值。
● dstCn是目标图像的通道数。如果参数为默认的0，则通道数自动通过原始输入图像和code得到。

eg1：将图像在BGR模式和灰度图像之间相互转换。
程序如下：

#RGB<->GRAY
import cv2
lena=cv2.imread("lenacolor.png")
gray=cv2.cvtColor(lena,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
rgb=cv2.cvtColor(gray,cv2.COLOR_GRAY2BGR)
#==========打印shape============
print("lena.shape=",lena.shape)
print("gray.shape=",gray.shape)
print("rgb.shape=",rgb.shape)
#==========显示效果============
cv2.imshow("lena",lena)
cv2.imshow("gray",gray)
cv2.imshow("rgb",rgb)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行程序，会显示各个图像的shape属性：

lena.shape= (512, 512, 3)
gray.shape= (512, 512)
rgb.shape= (512, 512, 3)

通过其shape属性，可以看到图像在转换前后的色彩空间变化情况。
同时，程序会分别显示原始彩色图像、灰度图像、RGB图像。需要注意，在通过“rgb=cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)”得到的RGB图像中，B通道、G通道、R通道的值都是一样的，所以其看起来仍是灰度图像。

eg2：将图像从BGR模式转换为RGB模式。
程序如下：

import cv2
lena=cv2.imread("lenacolor.png")
rgb = cv2.cvtColor(lena, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.imshow("lena",lena)
cv2.imshow("rgb",rgb)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行程序，会显示如下图所示的运行结果。左图是BGR通道顺序的图像，右图是RGB通道顺序的图像。可以看到，读取的lena图像在BGR模式下正常显示，将其调整为RGB通道顺序后，显示的图像呈现浅蓝色。