(ง •_•)ง[Python3 OpenCV4]4.颜色转换

RGB

RGB是从颜色发光的原理来设计定的，通俗点说它的颜色混合方式就好像有红、绿、蓝三盏灯，当它们的光相互叠合的时候，色彩相混，而亮度却等于两者亮度之总和，越混合亮度越高，即加法混合。

HSV

HSV是一种比较直观的颜色模型，所以在许多图像编辑工具中应用比较广泛，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H, Hue），饱和度（S,Saturation），明度（V, Value）。

• 色调H

用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°；

• 饱和度S

  饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0%～100%，值越大，颜色越饱和。

• 明度V

明度表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0%（黑）到100%（白）。

HSL

HSL是一种将RGB色彩模型中的点在圆柱坐标系中的表示法。这两种表示法试图做到比基于笛卡尔坐标系的几何结构RGB更加直观。
HSL即色相、饱和度、亮度（英语：Hue, Saturation, Lightness）。
色相（H）是色彩的基本属性，就是平常所说的颜色名称，如红色、黄色等。
饱和度（S）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值。
明度（V），亮度（L），取0-100%。

接口文档

• cv2.cvtColor()
• cv2.inRange()
• cv2.bitwise_and()

颜色空间转换

COLOR_BGR2GRAY表示BGR→Gray

颜色转换其实是数学运算，如灰度化最常用的是：gray=R0.299+G0.587+B*0.114。

import cv2
img = cv2.imread('lena.jpg')
# 转换为灰度图
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('gray', img_gray)
cv2.waitKey(0)

这个代码可以显示所有的颜色转换方法

flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]
 print(flags)

视频中特定颜色物体追踪

HSV是一个常用于颜色识别的模型，相比BGR更易区分颜色，转换模式用COLOR_BGR2HSV表示

OpenCV中色调H范围为[0,179]，饱和度S是[0,255]，明度V是[0,255]。虽然H的理论数值是0°~360°，但8位>图像像素点的最大值是255，所以OpenCV中除以了2，某些软件可能使用不同的尺度表示，所以同其他软件>混用时，记得归一化。

import numpy as np
import cv2


#BGR->HSV值
blue = np.uint8([[[255, 0, 0]]])
hsv_blue = cv2.cvtColor(blue, cv2.COLOR_BGR2HSV)
print(hsv_blue)  # [[[120 255 255]]]




capture = cv2.VideoCapture("wzry.mp4")

# 蓝色的范围，不同光照条件下不一样，可灵活调整
lower_blue = np.array([100, 110, 110])
upper_blue = np.array([130, 255, 255])

while(True):
    # 1.捕获视频中的一帧
    ret, frame = capture.read()
    if False == ret:
        break

    # 2.从BGR转换到HSV
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 3.inRange()：介于lower/upper之间的为白色，其余黑色
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

    # 4.只保留原图中的蓝色部分
    res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

    cv2.imshow('frame', frame)
    cv2.imshow('mask', mask)
    cv2.imshow('res', res)

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

小结

• cv2.cvtColor()函数用来进行颜色空间转换，常用BGR↔Gray，BGR↔HSV。
• HSV颜色模型常用于颜色识别。要想知道某种颜色在HSV下的值，可以将它的BGR值用cvtColor()转换得到。