DataWhale OpenCV -task3 彩色空间互转 小白学习笔记

Datawhale 计算机视觉基础-图像处理（上）-Task03 彩色空间互转

3.1 简介

图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛，而且很多算法只对灰度图有效；另外，相比RGB，其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性，所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间，所以图像彩色互转是十分重要和关键的。

3.2 算法理论介绍与资料推荐

3.2.1 RGB与灰度图互转

RGB（红绿蓝）是依据人眼识别的颜色定义出的空间，可表示大部分颜色。但在科学研究一般不采用RGB颜色空间，因为它的细节难以进行数字化的调整。它将色调，亮度，饱和度三个量放在一起表示，很难分开。它是最通用的面向硬件的彩色模型。该模型用于彩色监视器和一大类彩色视频摄像。

RGB颜色空间基于颜色的加法混色原理，从黑色不断叠加Red，Green，Blue的颜色，最终可以得到白色光，如图：

将R、G、B三个通道作为笛卡尔坐标系中的X、Y、Z轴，就得到了一种对于颜色的空间描述，如图:

对于彩色图转灰度图，有个很著名的心理学公式：$$Gray=R\ast 0.299+G\ast 0.587+B\ast 0.114$$

3.2.2 RGB与HSV互转

HSV是一种将RGB色彩空间中的点在倒圆锥体中的表示方法。HSV即色相(Hue)、饱和度(Saturation)、明度(Value)，又称HSB(B即Brightness)。
- 色相是色彩的基本属性，就是平常说的颜色的名称，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），取0-max(计算机中HSV取值范围和存储的长度有关)。
- HSV颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述。
- 圆锥的顶点处，V=0，H和S无定义，代表黑色。
- 圆锥的顶面中心处V=max，S=0，H无定义，代表白色。

RGB颜色空间中，三种颜色分量的取值与所生成的颜色之间的联系并不直观。而HSV颜色空间，更类似于人类感觉颜色的方式，封装了关于颜色的信息：“这是什么颜色？深浅如何？明暗如何？

HSV模型

这个模型就是按色彩、深浅、明暗来描述的。

• H是色彩；
• S是深浅， S = 0时，只有灰度；
• V是明暗，表示色彩的明亮程度，但与光强无直接联系。
  

应用：同HSI一样，可以用于偏光矫正、去除阴影、图像分割等。

1. RGB2HSV

$$V\leftarrow max(R,G,B)$$
$$S\leftarrow \{\begin{array}{ll}\frac{V-MIN(R,G,B)}{V}& ifV\ne 0\\ 0& otherwise\end{array}$$
$$H\leftarrow \{\begin{array}{ll}60(G-B)/(V-min(R,G,B))& ifV=R\\ 120+60(B-R)/(V-min(R,G,B))& ifV=G\\ 240+60(B-G)/(V-min(R,G,B))& ifV=B\end{array}$$
if$$H<0$$
then
$$H\leftarrow H+360$$
On output
$$0\le V\le 1,0\le S\le 1,0\le H\le 260$$

或
$$h=\{\begin{array}{ll}{0}^{\circ }& ifmax=min\\ 60^{\circ }\times \frac{g-b}{max-min}+0^{\circ }& ifmax=randg\ge b\\ 60^{\circ }\times \frac{g-b}{max-min}+360^{\circ }& ifmax=randg<b\\ 60^{\circ }\times \frac{b-r}{max-min}+120^{\circ }& ifmax=g\\ 60^{\circ }\times \frac{r-g}{max-min}+240^{\circ }& ifmax=b\end{array}$$

$$s=\{\begin{array}{ll}0& ifmax=0\\ \frac{max-min}{max}=1-\frac{min}{max}& otherwise\end{array}$$

$$v=max$$

2.HSV2RGB

3.3 代码实践

import cv2
import numpy as np

3.3.1 转换颜色空间

OpenCV有超150中进行颜色空间转化的方法，但实际上常用的只有两种：BGR<->Gray，BGR<->HSV

要用的函数是cv2.cvtColor(input_img,flag)，flag：转换类型

cv2.COLOR_BGR2GRAY：BGR<->Gray转换

cv2.COLOR_BGR2HSV：BGR<->HSV转化
- HSV格式：H-色彩/色度，取值[0,179],S-饱和度，取值[0,255]，V-亮度，取值[0,255]

可用代码获取所有可用到的flag：

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

['COLOR_BAYER_BG2BGR', 'COLOR_BAYER_BG2BGRA', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_BG2GRAY', 'COLOR_BAYER_BG2RGB', 'COLOR_BAYER_BG2RGBA', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2BGR', 'COLOR_BAYER_GB2BGRA', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2GRAY', 'COLOR_BAYER_GB2RGB', 'COLOR_BAYER_GB2RGBA', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2BGR', 'COLOR_BAYER_GR2BGRA', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2GRAY', 'COLOR_BAYER_GR2RGB', 'COLOR_BAYER_GR2RGBA', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2BGR', 'COLOR_BAYER_RG2BGRA', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2GRAY', 'COLOR_BAYER_RG2RGB', 'COLOR_BAYER_RG2RGBA', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_VNG', 'COLOR_BGR2BGR555', 'COLOR_BGR2BGR565', 'COLOR_BGR2BGRA', 'COLOR_BGR2GRAY', 'COLOR_BGR2HLS', 'COLOR_BGR2HLS_FULL', 'COLOR_BGR2HSV', 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3.3.2 实现物体的跟踪

BGR<->HSV后，可利用这点提取带有某个特定颜色的物体。

在HSV的颜色空间中比BGR空间中更容易表示某一个特定颜色。

假如提取一个蓝色的物体，步骤：

• 从视频中获取每一帧图像
• 将图像转化到HSV空间
• 设置HSV阈值到蓝色范围
• 获取蓝色物体，还可做更多的事情

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret,frame = cap.read()

    hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)

    lower_blue = np.array([110,50,50])
    upper_blue = np.array([130,255,255])

    mask = cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)

    res = cv2.bitwise_and(frame,frame,mask = mask)

    cv2.imshow('frame',frame)
    cv2.imshow('mask',mask)
    cv2.imshow('res',res)
    k = cv2.waitKey(5)
    if k == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()

• np.array([…]):设置蓝色阈值范围
• cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue):根据阈值构建掩码
• cv2.bitwise_and(frame,frame,mask = mask):对原图像和掩码进行AND运算

3.4 参考资料

DataWhale:https://github.com/datawhalechina/team-learning/blob/master/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89%E5%9F%BA%E7%A1%80%EF%BC%9A%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A4%84%E7%90%86%EF%BC%88%E4%B8%8A%EF%BC%89/Task03%20%E5%BD%A9%E8%89%B2%E7%A9%BA%E9%97%B4%E4%BA%92%E8%BD%AC.md
博客：https://blog.csdn.net/weixin_40647819/article/details/92596879
HTTPS：//blog.csdn .net / weixin_40647819 / article / details / 92660320

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