这篇文章主要为大家详细介绍了利用opencv怎么对图像颜色的空间进行转换,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,发现的小伙伴们可以参考一下:
opencv常用的样色空间包括RGB, HSV和YUV等。RGB颜色空间是基于三基色原理二形成的,常用于图像显示系统中;HSV描述的色度,饱和度,亮度这些表示颜色得方法,常用于描述色彩变化;YUV是通过亮度和色度来描述颜色,色度由UV通道组合而成。
opencv提供cvtColor(inputArray src, outputArray dst, int code, int dstCn = 0)
src是输入图像原,可以是8位CV_8U或者16位CV_16U无符号整形,或者单精度浮点数CV_32F;code是颜色空间转换模式,常用的有有CV_RGB2GRAY, CV_RGB2HSV,CV_BGR2HLS以及CV_BGR2YCrCb等。dstCn是目标图像的多通道设置,设置为0表示通道数自动从src和code处获取。
opencv中默认的通道BGR,因此在标准的24bit颜色空间图像中最先存储字节的是蓝色部分,其次是绿色,最后字节存放红色部分。cvtColor中对输入原图像有严格要求,对于非src要求类型。输入图像要归一化到相应类型中。在大多数场景下,为了更好的利用32为图像的信息,一般在操作之前要先转到src要求的类型,完成操作以后在转会。
需要说明的是,在进行颜色空间转换时,RGB各个通道的范围应当根据实际需要来进行归一化,如RGB转到LUV通道时,需要将RGB归一化为32为浮点数,及各个通道的值变化范围是0到1;代码如下:
img *= 1./255; cvtColor(img, img,CV_BGR2Luv);
例子RGB转HSV
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; int main() { cv::Mat srcImage = cv::imread("C:\\Users\\LP\\Desktop\\C++\\ConsoleApplication4\\ConsoleApplication4\\1.jpg"); if (srcImage.empty()) { return -1; } cv::imshow("原图像", srcImage); cv::Mat image_hsv, image_H, image_S, image_V, image_col; //HSV颜色空间转换 cv::cvtColor(srcImage, image_hsv, CV_BGR2HSV); cv::imshow("image_hsv", image_hsv); //YCrCb颜色空间转换 cv::cvtColor(srcImage, image_col, CV_BGR2YCrCb); cv::imshow("image_col", image_col); //HLS颜色空间转换 cv::cvtColor(srcImage, image_col, CV_BGR2HLS); cv::imshow("iamge_HLS", image_col); //Lab颜色空间转换 cv::cvtColor(srcImage, image_col, CV_BGR2Lab); cv::imshow("image_Lab", image_col); //分离HSV各个通道 std::vector<cv::Mat> hsvChannels; cv::split(image_hsv, hsvChannels); //0通道为H分量,1通道为S分量,2通道为V分量 image_H = hsvChannels[0]; image_S = hsvChannels[1]; image_V = hsvChannels[2]; //分别显示各通道图像 cv::imshow("image_H", image_H); cv::imshow("image_S", image_S); cv::imshow("image_V", image_V); cv::waitKey(0); return 0; }
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持亿速云。
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