openCV色彩空间转换

RGB 人眼的色彩空间
BGR opencv默认使用的色彩空间
他们的最大差别是R,B排列顺序不一样，若是把RGB直接放入opencv系统中会造成颜色有差异。
给opencv的数据是要BGR的，电脑内部会自动转换成RGB的数据再去点亮硬件发光源。windows系统下的图片都是BGR,内部会自动转换成RGB.
HSV在opencv中利用HSV比RGB更容易对图像色彩的分辨。
Hue: 色相即色彩，如红色，蓝色
Saturation： 饱和度，即颜色的纯度
Value：明度，即黑色或者明暗的部分占多少

HSL与HSV的区别就在于HSL的明度越往上就是纯白

以下代码是利用Trackbar滑动到不同数值对应不同的色彩空间转换，并将色彩空间转换加载到图片上再显示出来
cvtColor(img, colorspace[index])
img：要转换的图片
colorspace[index]：对应的色彩空间转换

import cv2
def callback():
    pass

cv2.namedWindow('color',cv2.WINDOW_NORMAL)

img = cv2.imread('d:\\STUDY_OPENCV\\img\\RMB.JPG')
colorspace = [cv2.COLOR_BGR2RGBA, cv2.COLOR_BGR2BGRA, 
              cv2.COLOR_BGR2GRAY, cv2.COLOR_BGR2HSV,
              cv2.COLOR_BGR2YUV]
cv2.createTrackbar('curcolor', 'color', 0, 4, callback )


while True:
    index = cv2.getTrackbarPos('curcolor', 'color')

    #颜色空间转换API
    cvt_img = cv2.cvtColor(img, colorspace[index])
    cv2.imshow('color', cvt_img)
    key = cv2.waitKey(10)
    if key & 0xFF == ord('q'):
        break
cv2.destroyAllWindows()

效果图如下，将红色人民币转换成了灰度图像，即将BGR转为灰度图像，对应cv2.COLOR_BGR2GRAY