【OpenCV学习】OpenCV的色彩空间

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前言：
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专栏介绍：OpenCV从入门到放弃 ，一个学习OpenCV的专栏~

专栏文章直链：
【OpenCV学习】初识OpenCV其二
【OpenCV学习】初识OpenCV

RGB

类似 Matplotlib 等软件使用这标准的色彩空间（人眼也是这么看世界的颜色）。
R 就是 Red 的缩写；G 就是 Green 的缩写；B 就是 Blue 的缩写。

BGR

这是 OpenCV 默认显示的色彩空间。
字母缩写含义同 RGB 。

HSV / HSB

这是 OpenCV 里用的最多的色彩空间。
为什么常用，因为可以仅仅通过第一个字母 H 即 Hue 来判断色彩颜色：

三个字母含义如下：

• H

  • Hue ：色相，即色彩，如红色，蓝色，用角度度量，范围 0°~360° ，从红色开始逆时针计算（红色0°，绿色120°，蓝色240°）。
  • 在上图中是圆周上弧长对应的圆心角不同。
  • 颜色表盘：

• S

  • Saturation ：饱和度，表示颜色接近光谱色的程度，可以理解为纯色中混入白色的量；理解成溶液的话就是，在纯浅色溶质中加入了白色的溶剂（综合）。范围 0%~100% ，值越大，越饱和。
  • 在上图中是圆心到圆周之间半径上的长度不同。

• V / B

  • Value / Bright ：明度 / 亮度，范围 0%（黑）~100%（白）。

HSL

字面意思与 HSV 一致，但这里的 S 指的是颜色的纯度；理解成溶液的话就是，在纯浅色溶质中加入了无色的溶剂（稀释）。这里的 L 在顶部是纯白色，底部是纯黑色，不管是什么 Hue 颜色。

HSV(B) 与 HSL 图解区别：

对比 HSV(B) 和 HSL 的区别：

• HSB ：S 控制纯色中混入白色的量，值越大，白色越少，颜色越纯。
• HSB ：B 控制纯色中混入白色的量，值越大，白色越少，颜色越纯。
• HSL ：S 和黑白没有关系，饱和度不控制颜色中混入黑白的多少。
• HSL ：L 控制纯色中混入的黑白两种颜色。

YUV

一种颜色编码的方法，在以前看有线电视、卫星电视时，为了能使用有限的带宽进行较快的响应，所以采用这种编码方式，既能满足人眼需求，又能占用极少的带宽。其发明是在彩色电视与黑白电视的过渡时期。

• Y ：明亮度，也就是灰阶值（黑白电视的编码）。
• U 、V ：色度， 用于描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。

不同比例的区别：

• 4:4:4 ：表示完全采样（没有压缩，带宽最大）。
• 4:2:2 ：表示2:1的水平取样，垂直完全采样。
• 4:2:0 ：表示2:1的水平取样，垂直2:1采样（用的最多）。
• 4:1:1 ：表示4:1的水平取样，垂直完全采样。

OpenCV中的颜色转换方法

应该不会有人会想记住所有形式吧？
在PyCharm中，输入前缀即可查看：

在Jputer中，按下 Tab 键即可打开提示：

输入的越多，提示的越细：

实际的小栗子（变色猫）：

from cv2 import cv2


def callback(value):
    pass


cv2.namedWindow('color', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('color', 640, 480)
# 读取图片，OpenCV读进来的图片默认是BGR的色彩空间。
img= cv2.imread('./cat.jpeg')
# 定义颜色空间转化方法。
color_spaces = [
    # 所有颜色空间的转化都是COLOR开头。
    cv2.COLOR_BGR2RGBA, cv2.COLOR_BGR2BGRA,
    cv2.COLOR_BGR2GRAY, cv2.COLOR_BGR2HSV,
    cv2.COLOR_BGR2YUV
]
# 设置trackbar
cv2.createTrackbar('trackbar', 'color', 0, 4, callback)
while True:
    # 获取trackbar的值
    index = cv2.getTrackbarPos('trackbar', 'color')
    # 进行颜色空间转换
    cvt_img = cv2.cvtColor(img, color_spaces[index])
    cv2.imshow('color', cvt_img)
    if cv2.waitKey(10) == ord('q'):
        break
cv2.destroyAllWindows()

或者使用 callback 函数进行处理：

from cv2 import cv2


def callback(value):
    # 进行颜色空间转换
    cvt_img = cv2.cvtColor(img, color_spaces[value])
    cv2.imshow('color', cvt_img)


cv2.namedWindow('color', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('color', 640, 480)
# 读取图片，OpenCV读进来的图片默认是BGR的色彩空间。
img = cv2.imread('./cat.jpeg')
# 定义颜色空间转化方法。
color_spaces = [
    # 所有颜色空间的转化都是COLOR开头。
    cv2.COLOR_BGR2RGBA, cv2.COLOR_BGR2BGRA,
    cv2.COLOR_BGR2GRAY, cv2.COLOR_BGR2HSV,
    cv2.COLOR_BGR2YUV
]
# 设置trackbar
cv2.createTrackbar('trackbar', 'color', 0, 4, callback)
callback(0)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

滑动 trackbar 就能看到不同的处理后的猫~
(RGBA 与 RGB ) 或 (BGRA 与 BGR) 的区别就在于， A 是透明度，一般保存 png 文件才会有。