HLS、CIEL*a*b*色彩空间

Posted 2023-04-24

参考技术A

  HLS色彩空间包含的三要素是色调H（Hue）、光亮度/明度L（Lightness）、饱和度S（Saturation）。
  与HSV色彩空间类似，只是HLS色彩空间用“光亮度/明度L（lightness）”替换了“亮度（Value）”。

  CIEL a b*色彩空间是均匀色彩空间模型，它是面向视觉感知的颜色模型。从视觉感知均匀的角度来讲，人所感知到的两种颜色的区别程度，应该与这两种颜色在色彩空间中的距离成正比。在某个色彩空间中，如果人所观察到的两种颜色的区别程度，与这两种颜色在该色彩空间中对应的点之间的欧式距离成正比，则称该色彩空间为均匀色彩空间。

  CIEL a b 色彩空间中的L 分量用于表示像素的亮度，取值范围是[0,100]，表示从纯黑到纯白；a 分量表示从红色到绿色的范围，取值范围是[-127,127]; b 分量表示从黄色到蓝色的范围，取值范围是[-127,127]。

  在从RGB色彩空间转换到CIEL a b 色彩空间之前，需要先将RGB色彩空间的值转换到[0, 1]之间，然后再进行处理。
  由于CIEL a b 色彩空间是在CIE的XYZ色彩空间的基础上发展起来的，在具体处理时，需要先将RGB转换为XYZ色彩空间，再将其转换到CIEL a b*色彩空间。具体实现方法为：

Opencv图像色彩空间与通道

文章目录

• • 1.色彩空间
  • • 1-1.RGB/BGR色彩空间
    • 1-2.GRAY色彩空间
    • 1-3.HSV色彩空间
  • 2.通道
  • • 2-1.拆分通道：`split()`方法
    • • 1.拆BGR色彩空间图像的通道
      • 2.拆HSV色彩空间图像的通道
    • 2-2.合并通道：`merge()`方法
    • • 1.B、G、R 通道的合并
      • 2.H、S、V 通道的合并
      • 3.B、G、R、A 通道的合并

1.色彩空间

人眼看到不同频率的光会感受到不同的颜色，人们为了表示这些不同频率光线的色彩，就建立了各种色彩模型，这些色彩模型就称作色彩空间。

1-1.RGB/BGR色彩空间

RGB/BGR色彩空间是基于三基色的；我们一般把一张彩色图像的色彩空间默认为是RGB色彩空间，但因为Opencv拆分一张彩色图像的通道默认顺序是 B→ G→ R，所以Opencv把一张彩色图像的色彩空间默认为BGR色彩空间。

1-2.GRAY色彩空间

GRAY色彩空间通常指的是灰度图像，灰度图像的像素被划分为256个灰度级别，每个像素为其中的一个级别。（前面也讲到过）

• BGR色彩空间转换到GRAY色彩空间：dst = cvtColor(src, code)；cv：指opencv，t：transform转变的意思，Color：色彩空间的意思。

• 参数说明：

  • dst：转换后的图像。
  • src：转换前的图像（原图像）。
  • code：色彩空间转换码。

• 实例：

  

  1.Opencv也提供了cv2.COLOR_GRAY2BGR(从GRAY色彩空间转换到BGR色彩空间)，虽然能转(转成的是三通道)，但灰度图像是无法转换成彩色图像的，因为丢失了色彩的比例。

  2.当BGR三个通道的值相等时，图像就是灰度图像，但同样，灰度图像是无法转换为彩色图像的。所以，有时候别人单通道灰度图像使用不方便时，就利用BGR色彩空间中的三通道形成的灰度图像。

1-3.HSV色彩空间

HSV色彩空间是基于色调(hue)、饱和度(saturation)和亮度(value)的；

色调是指光的颜色，在[0, 180]内取值，例如红橙黄绿青蓝紫等；红绿蓝色调分别为0、60、120。

饱和度是指色彩的深浅，在[0, 255]内取值；0时，图像变为灰度图像。

亮度是指光的明暗，在[0, 255]内取值；0时，图像变为纯黑色。

• HSV色彩空间转换到BGR色彩空间：dst = cvtColor(src, code)

• 参数说明：

  • dst：转换后的图像。
  • src：转换前的图像（原图像）。
  • code：色彩空间转换码。

• 实例：

  

2.通道

2-1.拆分通道：split()方法

1.拆BGR色彩空间图像的通道

• 语法格式：b, g, r = cv2.split(bgr_img)

• 参数说明：

  • b：B通道图像(像素)。
  • g：G通道图像(像素)。
  • r：R通道图像(像素)。
  • bgr_img：一张BGR色彩空间图像。

• 实例：

  

  会发现B、G、R三个通道显示的怎么是灰度图像呢？我看到有书上说是因为当程序执行到cv2.imshow("B", b)时，原图像B、G、R这3个通道的值都会被修改位B通道的值，即(b, b, b)。但作者个人觉得有问题，b.shape=(H, W)是个单通道图像，opencv对单通道图像默认按照灰度图像处理；当输入三通道图像即shape为(H, W, 3)时，opencv默认按照BGR图像处理。（H为垂直方向坐标，W为水平方向坐标）

2.拆HSV色彩空间图像的通道

• • 语法格式：h, s, v = cv2.split(hsv_img)

  • 参数说明：

    • h：h通道图像(像素)。
    • s：s通道图像(像素)。
    • v：v通道图像(像素)。
    • hsv_img：一张hsv色彩空间图像。

  • 实例：

    

    要先将图像转换为HSV色彩空间！

2-2.合并通道：merge()方法

合并通道其实就是拆分通道的逆过程。

1.B、G、R 通道的合并

• 语法格式：bgr_img = cv2.split([b, g, r])

• 参数说明：

  • b：B通道图像(像素)。
  • g：G通道图像(像素)。
  • r：R通道图像(像素)。
  • bgr_img：合并后的一张BGR色彩空间图像。

• 实例：

  

  merge()合并时，也可以更换b、g、r顺序。如上图img3窗口。

2.H、S、V 通道的合并

• 语法格式：hsv_img = cv2.split([h, s, v)

• 参数说明：

  • h：h通道图像(像素)。
  • s：s通道图像(像素)。
  • v：v通道图像(像素)。
  • hsv_img：合并后的一张hsv色彩空间图像。

• 实例：

  

  要对比原图的话，要将HSV色彩空间转换为BGR色彩空间。

3.B、G、R、A 通道的合并

opencv在BGR色彩空间的基础上，又增加了一个用来设置图像透明度的A通道，即alpha通道；这就构成了BGRA色彩空间。alpha在[0, 255]内取值，0为透明，255为不透明。

• 语法格式：bgra_img = cv2.split([b, g, r，a])

• 参数说明：

  • b：B通道图像(像素)。
  • g：G通道图像(像素)。
  • r：R通道图像(像素)。
  • a：A通道图像(像素)。
  • bgra_img：合并后的一张BGRA色彩空间图像。

• 实例：

  

  

  

  1.由上面两图可知，只有png文件可以保存alpha通道的信息！

  2.使用BGRA色彩空间时，imshow()方法可能看不到效果，可以先保存下来再看。