色彩空间转换

2020-09-12

首先来了解一下opencv提供的API

1	void cvtColor(InputArray src,OutputArray dst,int code,int dstCn=0);

paraemters:

第一个参数：InputArray类型的src,表示输入的图像矩阵
第二个参数：OutputArray类型的dst,表示输出的图像矩阵
第三个参数：int类型的code,表示颜色转换标识符
第四个参数目标图像的通道数，该参数为0时，目标图像根据源图像的通道数和具体操作自动决定

Note:

第三个参数要根据图像的载入类型进行选择。

在BGR图像与XYZ图像之间的转换，此时的标识code便是

COLOR_BGR2XYZ 
COLOR_RGB2XYZ 
COLOR_XYZ2BGR 
COLOR_XYZ2RGB

YCrCb颜色空间

该颜色空间广泛的用于视频压缩和图像压缩方案，不能算是纯粹的颜色空间，因为它是BGR颜色空间的一种解码方式。 该颜色空间广泛的应用于MPEG和JPEG等视频和图像压缩方案。

1
2
3

Y表示亮度 
Cr : RGB空间R通道和Y差值 
Cb: RGB空间B通道和Y差值

在BGR图像与YCrCb图像之间的转换，此时的标识code便是

COLOR_BGR2YCrCb
COLOR_RGB2YCrCb 
COLOR_YCrCb2BGR 
COLOR_YCrCb2RGB

HSV颜色空间

HSV颜色空间属于面向色度的颜色坐标系的一种，这种颜色模型接近于人类颜色感知的仿真模型，而在其他颜色模型中，例如RGB，一副图像被视为3中基色的叠加。

在BGR图像与YCrCb图像之间的转换，此时的标识code便是

COLOR_BGR2HSV
COLOR_RGB2HSV 
COLOR_HSV2BGR 
COLOR_HSV2RGB

GARY色彩空间

gray图像色彩空间就是灰度图像。

在BGR图像与gray图像之间的转换，此时的标识code便是

COLOR_BGR2GRAY
COLOR_RGB2GRAY
COLOR_GRAY2RGB 
COLOR_GRAY2BGR

HLS色彩空间

HLS颜色空间，三个分量分别是色相（H）、亮度（L）、饱和度（S），这三个取值范围是

0 <= H <= 360
0 <= L <= 1
0 <= S <= 1

BGR与HLS图像之间的转换code如下

COLOR_BGR2HLS
COLOR_RGB2HLS
COLOR_HLS2RGB 
COLOR_HLS2BGR

YUV颜色模型中，U、V表示的是色度(Chrominance/Chroma)。YUV是欧洲电视系统所采用的颜色模型(属于PAL制式)，颜色被分为一个亮度信号和两个色差信号进行传输

BGR与YUV图像之间的转换code如下:

COLOR_BGR2YUV
COLOR_RGB2YUV
COLOR_YUV2RGB 
COLOR_YUV2BGR

我们来看一个例子：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
	Mat srcImage = imread("E:\\vs2015\\imgs\\66.jpg");
	Mat hsvImage, YcrcbImage, HlsImage,grayImage,xyzImage,YuvImage;
	cvtColor(srcImage, xyzImage, COLOR_BGR2XYZ); //转换到XYZ
	cvtColor(srcImage,grayImage,COLOR_BGR2GRAY); //转换到灰度图像
	cvtColor(srcImage, HlsImage, COLOR_BGR2HLS); //转换到HLS色彩空间
	cvtColor(srcImage, YcrcbImage, COLOR_BGR2YCrCb); //转换到YCrCb色彩空间
	cvtColor(srcImage, hsvImage, COLOR_BGR2HSV);  //转换到HSV色彩空间
	cvtColor(srcImage, YuvImage, COLOR_BGR2YUV);
	//将图片显示出来
	imshow("input", srcImage);
	imshow("YUV",YuvImage);
	imshow("gray",grayImage);
	imshow("hsv", hsvImage);
	imshow("Ycrcb", YcrcbImage);
	imshow("hls", HlsImage);
	imshow("XYZ", xyzImage);
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();
	return 0;
}

其结果如下：