python+opencv系列教程（4）——色彩空间1

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1 色彩空间

1.1 RGB

红绿蓝 三色，也是大家熟悉光学三原色

RGB 使用加色模式，也就是默认是黑色，三原色相加获得白色

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上图可以看到灰度图在正方体对角线上，即三个通道（轴）的值相等时，值越大越白

在图像处理中，最常用的颜色空间是RGB模型，常用于颜色显示和图像处理，三维坐标的模型形式，非常容易被理解。

1.2 HSV

Hue（色调、色相）Saturation（饱和度、色彩纯净度）Value（明度）

HSV模型，是针对用户观感的一种颜色模型，侧重于色彩表示，什么颜色、深浅如何、明暗如何。HSV在用于指定颜色分割时，有比较大的作用。

1.3 HIS

当人观察一个彩色物体时，用色调、饱和度、亮度来描述物体的颜色。其中H定义颜色的频率，称为色调；S表示颜色的深浅程度，称为饱和度；I表示强度或亮度。

模型优点

1.在处理彩色图像时，可仅对I分量进行处理，结果不改变原图像中的彩色种类；

2.HSI模型完全反映了人感知颜色的基本属性，与人感知颜色的结果一一对应，因此，HSI模型被广泛应用于人的视觉系统感知演的的图像表示和处理系统中。

1.4 YUV（也称YCrCb）

YUV（也称YCrCb）是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法（属于PAL制式）。YUV主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后兼容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比，它最大的优点在于只占用极少的带宽，而RGB要求三个独立的视频信号同时传输。YUV 主要是用在彩色电视中，用于模拟信号表示。YCbCr 用在数字视频、图像的压缩和传输，如 MPEG、JPEG。在YUV中，“Y”代表明亮度（Luminance或Luma），也就是灰阶值；而“U”和“V”表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。“亮度”是通过RGB输入信号来创建的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“色度”则定义了颜色的两个方面——色调与饱和度，分别用Cr和Cb来表示。其中，Cr反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异，而Cb反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异，此即所谓的色差信号，也就是我们常说的分量信号（Y、R-Y、B-Y）。

2 代码

  1. import cv2 as cv
  4. def color_space_demo(image):
  5.     gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
  6.     cv.imshow("gray", gray)
  7.     hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
  8.     cv.imshow("hsv", hsv)
  9.     yuv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2YUV)
  10.     cv.imshow("yuv", yuv)
  11.     ycrcb = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2YCrCb)
  12.     cv.imshow("ycrcb", ycrcb)
  15. src = cv.imread("C:/Users/Admin/Desktop/1.jpg")  # 读取图像
  16. cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)  # 创建显示图像的窗口
  17. cv.imshow("input image", src)  # 显示图片到特定的窗口中
  18. color_space_demo(src)
  19. cv.waitKey(0)  # 等待用户操作，0为一直等待，5000为等待用户操作5s
  20. cv.destroyAllWindows()  # 释放所有内存
  21. print("hello world")

3 讲解

从读取1.jpg图像开始，显示原图到“input image”窗口中，调用color_space_demo函数，将原图数据当作参数传入，首先转换为灰度图并显示，再转换成HSV模型并显示；再转换成YUV模型并显示；再转换成YCrCb模型并显示。

3.1 显示结果

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