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【图像处理】OpenCV+Python图像处理入门教程(三)色彩空间

发布时间:2021-05-21 05:10:56 所属栏目:大数据 来源: https://www.jb51.cc
导读:? ? ? ?这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第三章 色彩空间。 3? 色彩空间 ? ? ? ?之前的介绍,大多是基于BGR色彩空间进行的,但针对不同的实际情况,研究人员提出了许多色彩空间,它们都有各自擅长处理的领域。所以,我们需要学习如何对不同色彩空间的图

? ? ? ?这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第三章 色彩空间。

3? 色彩空间

? ? ? ?之前的介绍,大多是基于BGR色彩空间进行的,但针对不同的实际情况,研究人员提出了许多色彩空间,它们都有各自擅长处理的领域。所以,我们需要学习如何对不同色彩空间的图像进行转换映射。

3.1 ?色彩空间及类型转换函数

(一)色彩空间

? ? ? ?常见的色彩空间有GRAY色彩空间、HSV色彩空间、YCrCb色彩空间、CMYK色彩空间、XYZ色彩空间、YUV色彩空间等(颜色模型)。

我们只展示出GRAY灰度模型转换为RGB颜色模型的方式:

Gray=0.299R+0.587G+0.114B

以后需要用到其他哪种颜色模型之间的转化,百度即可(手动狗头)

(二)类型转换函数

? ? ? ?OpenCV提供了不同色彩空间进行转化的函数语法,如下:

dst=cv2.cvtColor(src,code [,dstCn])

其中,dst表示输出图像,src表示输入图像,code是色彩空间转换代码(枚举值太多,百度可得),dstCn是图像的通道数(不写默认为自动获得)。

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3.2 ?类型转换实例

? ? ? ?本节通过一个实例的代码,展示cv2.cvtColor()函数的用法及功能。

实例:将BGR模式转换为灰度图像,再将灰度图像转换为RGB模式。

1 #将BGR模式转换为灰度图像,再将灰度图像转换为RGB模式
2 import cv2
3  numpy as np
4 bgr=np.random.randint(0,256,size=[2,4,3],dtype=np.uint8)  生成2×4×3的BGR图像
5 gray=cv2.cvtColor(bgr,cv2.COLOR_BGR2GRAY)   BGR图像转换为灰度图像
6 rgb=cv2.cvtColor(gray,cv2.COLOR_GRAY2RGB)   灰度图像转换为RGB图像
7 print('bgr=n',bgr)
8 gray=n9 rgb=n',rgb)

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3.3 ?HSV色彩空间应用

? ? ? ?实际中,我们经常使用HSV色彩空间来感知色调、饱和度、亮度。

色调(Hue):取值范围是[0,360]

饱和度(Saturation):取值范围是[0,1]

亮度(Value):取值范围是[0,1]

下面我们通过两个举例,来学习HSV色彩空间的代码及功能。

举例一:在OpenCV中测试BGR图像的不同颜色变换到HSV色彩空间后,各个分量的值。

 1 在OpenCV中测试BGR图像的不同颜色变换到HSV色彩空间后,各个分量的值
 2  3  4 ------------测试OpenCV中蓝色分量的值-----------
 5 imgBlue=np.zeros([1,1,dtype=np.uint8)
 6 imgBlue[0,0]=255     0号通道代表蓝色
 7 Blue=imgBlue
 8 BlueHSV=cv2.cvtColor(Blue,cv2.COLOR_BGR2HSV) BGR模式的蓝色变换到HSV色彩空间
 9 Blue=n10 BlueHSV=n11 ------------测试OpenCV中绿色分量的值-----------
12 imgGreen=np.zeros([1,1)">13 imgGreen[0,1]=255    1号通道代表绿色
14 Green=imgGreen
15 GreenHSV=cv2.cvtColor(Green,1)">BGR模式的绿色变换到HSV色彩空间
16 Green=n17 GreenHSV=n18 ------------测试OpenCV中红色分量的值-----------
19 imgRed=np.zeros([1,1)">20 imgRed[0,2]=255      2号通道代表红色
21 Red=imgRed
22 RedHSV=cv2.cvtColor(Red,1)">BGR模式的红色变换到HSV色彩空间
23 Red=n24 RedHSV=n举例二:调整HSV色彩空间内V通道的值,观察其处理结果。

调整HSV色彩空间内V通道的值,观察其处理结果,以实现艺术效果
 3 img=cv2.imread(E:/python_opencv/tupian.jpg)
 4 hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)     BGR模式转换为HSV模式
 5 h,s,v=cv2.split(hsv)       通道拆分
 6 v[:,:]=255                 V通道置为255
 7 newHSV=cv2.merge([h,v])  通道合并为新的HSV图片
 8 art=cv2.cvtColor(newHSV,cv2.COLOR_HSV2BGR)  HSV模式转换为BGR模式
 9 cv2.imshow(img10 cv2.imshow(artcv2.waitKey()
12 cv2.destroyAllWindows()

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3.4 ?Alpha通道

? ? ? ?在RGB色彩空间的基础上,还可以加一个A通道,叫做Alpha通道,此时原图像类型转变为RGBA模式,例如常见的PNG类型图像就是RGBA色彩空间的。Alpha通道的取值范围是[0,1]或[0,255],表示从透明到不透明。

下面是一个举例,展示Alpha通道的代码和分析:

编写程序,分析alpha通道的值
 4 img=np.random.randint(0,3,1)">生成2×3×3的BGR图像
 5 bgra=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2BGRA)
 6 img=n 7 bgra=n 8 b,g,r,a=cv2.split(bgra)
a=n10 a[:,:]=125
11 bgra=cv2.merge([b,a])
12 ?

这次内容就分享到这里了,下次继续更新第4章图像的几何变换,希望与各位老师和小伙伴们交流学习~

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(编辑:北几岛)

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