youcans 的 OpenCV 例程200篇201. 图像的颜色空间转换

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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】201. 图像的颜色空间转换


图像的色彩空间基础

色彩空间是指通过多个(通常为 3个或4个)颜色分量构成坐标系来表示各种颜色的模型系统。色彩空间中的每个像素点均代表一种颜色,各像素点的颜色是多个颜色分量的合成或描述。

彩色图像可以根据需要映射到某个色彩空间进行描述。在不同的工业环境或机器视觉应用中,使用的色彩空间各不相同。

常见的色彩空间包括:GRAY 色彩空间(灰度图像)、XYZ 色彩空间、YCrCb 色彩空间、HSV 色彩空间、HLS 色彩空间、CIELab 色彩空间、CIELuv 色彩空间、Bayer 色彩空间等。

计算机显示器采用 RGB 色彩空间,数字艺术创作经常采用 HSV/HSB 色彩空间,机器视觉和图像处理系统大量使用 HSl、HSL色彩空间。各颜色分量的含义分别为:

  • RGB:红色(Red)、绿色(Green)、蓝色(Blue);
  • HSV/HSB:色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value/Brightness);
  • HSl:色调(Hue)、饱和度(Saturation)和灰度(Intensity);
  • HSL:包括色调(Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Luminance/Lightness)。

RGB 模型是一种加性色彩系统,色彩源于红、绿、蓝三基色。用于CRT显示器、数字扫描仪、数字摄像机和显示设备上,是当前应用最广泛的一种彩色模型。


图像的颜色空间转换公式

  1. RGB ⟷ \\longleftrightarrow GRAY
    GRAY 表示灰度图像,通常指 cv_8U 灰度图,有256个灰度级:0-255。
    RGB → GRAY: g r a y = 0.299 ∗ R + 0.587 ∗ G + 0.114 ∗ B gray = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B gray=0.299R+0.587G+0.114B

  2. RGB ⟷ \\longleftrightarrow HSV

V ← max ⁡ ( R , G , B ) S ← [ V − m i n ( R , G , B ) ] / V , V ≠ 0 0 , V = 0 H ← 60 ( G − B ) / [ V − m i n ( R , G , B ) ] , V = R 120 + 60 ( B − R ) / [ V − m i n ( R , G , B ) ] , V = G 240 + 60 ( R − G ) / [ V − m i n ( R , G , B ) ] , V = B 0 , R = G = B \\beginaligned V & \\leftarrow \\max(R,G,B) \\\\ S & \\leftarrow \\begincases [V-min(R,G,B)]/V, &V \\neq 0\\\\ 0, &V=0 \\endcases\\\\ H &\\leftarrow \\begincases 60(G-B)/[V-min(R,G,B)], &V =R\\\\ 120+60(B-R)/[V-min(R,G,B)], &V =G\\\\ 240+60(R-G)/[V-min(R,G,B)], &V =B\\\\ 0, & R=G=B \\endcases \\endaligned VSHmax(R,G,B)[Vmin(R,G,B)]/V,0,V=0V=060(GB)/[Vmin(R,G,B)],120+60(BR)/[Vmin(R,G,B)],240+60(RG)/[Vmin(R,G,B)],0,V=RV=GV=BR=G=B

更多颜色空间转换公式,详见 OpenCV官方文档: OpenCV: Color conversions


图像的颜色空间转换

色彩空间类型转换,是指将图像从一个色彩空间转换到另一个色彩空间。例如,在进行图像的特征提取、距离计算时,往往先将图像从 RGB 色彩空间转换为灰度色彩空间。

函数 cv.cvtColor() 将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。

cv.cvtColor(src, code [, dst, dstCn]]) → dst

参数说明:

  • src:输入图像,nparray 多维数组,8位无符号/ 16位无符号/单精度浮点数格式
  • code:颜色空间转换代码,详见 ColorConversionCodes
  • dst:输出图像,大小和深度与 src 相同
  • dstCn:输出图像的通道数,0 表示由src和code自动计算。

注意事项:

  1. 如果使用 RGB 表示方法,要明确指定各通道的顺序为 RGB 或 BGR。
    OpenCV,PyQt5 和 Matplotlib 中都使用 RGB 模型表示彩色图像,数据格式为 Numpy 多维数组。
    但 OpenCV 中是 BGR 顺序,按照蓝/绿/红的次序排列;而 PyQt5、Matplotlib 中是 RGB 格式, 按照红/绿/蓝的次序排序。
    因此使用 plt.imshow() 显示 OpenCV 彩色图像时,先要进行颜色空间转换,使 Numpy 多维数组按照 RGB 格式排序。
    PyQt5 也使用 RGB 格式,在 PyQt5 中显示 OpenCV 彩色图像也要先转换为 RGB 格式。
  2. 灰度图像是单通道,在 OpenCV 和 Matplotlib 中都是 Numpy 二维数组。
  3. 彩色图像中各通道的像素值范围,及灰度图像的像素值范围,由图像像素的位深度 depth决定。
    CV_8U 是8位无符号格式,取值范围 0-255,这是大多数图像和视频格式的正常范围;CV_16U 是16位无符号格式,取值范围 0-65535;CV_32F 是单精度浮点数格式,取值范围0.0-1.0。
  4. 图像格式转换通常是线性变换,像素的位深度不影响变换结果;但在进行非线性计算或变换时,需要把 RGB 输入图像归一化到适当的取值范围,才能得到正确的结果。
  5. 如果使用 8位无符号格式 CV_8U,由于数据精度较低可能丢失部分信息,使用 16位或 32位数据格式可以解决这个问题。
  6. 如果转换后添加 alpha 通道,alpha 通道的取值为相应通道范围的最大值,CV_8U 图像为 255,CV_16U 图像为 65535,CV_32F 图像为 1.0。
  7. 该函数将图像由 GRAY 转换为 RGB 时,转换规则为:R=G=B=gray 。

例程 14.1:OpenCV 颜色空间转换类型

    # 14.1 OpenCV 颜色空间转换类型
    flags = [i for i in dir(cv) if i.startswith('COLOR_')]
    print(flags)

函数 cv.cvtColor 提供了 150 多种颜色空间转换类型,本例程可以查询 OpenCV 所支持的颜色转换类型。

运行结果:

[‘COLOR_BAYER_BG2BGR’, ‘COLOR_BAYER_BG2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_BG2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_BG2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_BG2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_BG2RGB’, ‘COLOR_BAYER_BG2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_BG2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_BG2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2BGR’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2RGB’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GB2BGR’, ‘COLOR_BAYER_GB2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_GB2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_GB2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GB2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_GB2RGB’, ‘COLOR_BAYER_GB2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_GB2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_GB2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2BGR’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2RGB’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GR2BGR’, ‘COLOR_BAYER_GR2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_GR2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_GR2BGR_VNG’, 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‘COLOR_BGR2Lab’, ‘COLOR_BGR2Luv’, ‘COLOR_BGR2RGB’, ‘COLOR_BGR2RGBA’, ‘COLOR_BGR2XYZ’, ‘COLOR_BGR2YCR_CB’, ‘COLOR_BGR2YCrCb’, ‘COLOR_BGR2YUV’, ‘COLOR_BGR2YUV_I420’, ‘COLOR_BGR2YUV_IYUV’, ‘COLOR_BGR2YUV_YV12’, ‘COLOR_BGR5552BGR’, ‘COLOR_BGR5552BGRA’, ‘COLOR_BGR5552GRAY’, ‘COLOR_BGR5552RGB’, ‘COLOR_BGR5552RGBA’, ‘COLOR_BGR5652BGR’, ‘COLOR_BGR5652BGRA’, ‘COLOR_BGR5652GRAY’, ‘COLOR_BGR5652RGB’, ‘COLOR_BGR5652RGBA’, ‘COLOR_BGRA2BGR’, ‘COLOR_BGRA2BGR555’, ‘COLOR_BGRA2BGR565’, ‘COLOR_BGRA2GRAY’, ‘COLOR_BGRA2RGB’, ‘COLOR_BGRA2RGBA’, ‘COLOR_BGRA2YUV_I420’, ‘COLOR_BGRA2YUV_IYUV’, ‘COLOR_BGRA2YUV_YV12’, ‘COLOR_BayerBG2BGR’, ‘COLOR_BayerBG2BGRA’, ‘COLOR_BayerBG2BGR_EA’, ‘COLOR_BayerBG2BGR_VNG’, ‘COLOR_BayerBG2GRAY’, ‘COLOR_BayerBG2RGB’, ‘COLOR_BayerBG2RGBA’, ‘COLOR_BayerBG2RGB_EA’, ‘COLOR_BayerBG2RGB_VNG’, ‘COLOR_BayerBGGR2BGR’, ‘COLOR_BayerBGGR2BGRA’, ‘COLOR_BayerBGGR2BGR_EA’, ‘COLOR_BayerBGGR2BGR_VNG’, ‘COLOR_BayerBGGR2GRAY’, ‘COLOR_BayerBGGR2RGB’, ‘COLOR_BayerBGGR2RGBA’, 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‘COLOR_Lab2RGB’, ‘COLOR_Luv2BGR’, ‘COLOR_Luv2LBGR’, ‘COLOR_Luv2LRGB’, ‘COLOR_Luv2RGB’, ‘COLOR_M_RGBA2RGBA’, ‘COLOR_RGB2BGR’, ‘COLOR_RGB2BGR555’, ‘COLOR_RGB2BGR565’, ‘COLOR_RGB2BGRA’, ‘COLOR_RGB2GRAY’, ‘COLOR_RGB2HLS’, ‘COLOR_RGB2HLS_FULL’, ‘COLOR_RGB2HSV’, ‘COLOR_RGB2HSV_FULL’, ‘COLOR_RGB2LAB’, ‘COLOR_RGB2LUV’, ‘COLOR_RGB2Lab’, ‘COLOR_RGB2Luv’, ‘COLOR_RGB2RGBA’, ‘COLOR_RGB2XYZ’, ‘COLOR_RGB2YCR_CB’, ‘COLOR_RGB2YCrCb’, ‘COLOR_RGB2YUV’, ‘COLOR_RGB2YUV_I420’, ‘COLOR_RGB2YUV_IYUV’, ‘COLOR_RGB2YUV_YV12’, ‘COLOR_RGBA2BGR’, ‘COLOR_RGBA2BGR555’, ‘COLOR_RGBA2BGR565’, ‘COLOR_RGBA2BGRA’, ‘COLOR_RGBA2GRAY’, ‘COLOR_RGBA2M_RGBA’, ‘COLOR_RGBA2RGB’, ‘COLOR_RGBA2YUV_I420’, ‘COLOR_RGBA2YUV_IYUV’, ‘COLOR_RGBA2YUV_YV12’, ‘COLOR_RGBA2mRGBA’, ‘COLOR_XYZ2BGR’, ‘COLOR_XYZ2RGB’, ‘COLOR_YCR_CB2BGR’, ‘COLOR_YCR_CB2RGB’, ‘COLOR_YCrCb2BGR’, ‘COLOR_YCrCb2RGB’, ‘COLOR_YUV2BGR’, ‘COLOR_YUV2BGRA_I420’, ‘COLOR_YUV2BGRA_IYUV’, ‘COLOR_YUV2BGRA_NV12’, ‘COLOR_YUV2BGRA_NV21’, ‘COLOR_YUV2BGRA_UYNV’, ‘COLOR_YUV2BGRA_UYVY’, ‘COLOR_YUV2BGRA_Y422’, ‘COLOR_YUV2BGRA_YUNV’, ‘COLOR_YUV2BGRA_YUY2’, ‘COLOR_YUV2BGRA_YUYV’, ‘COLOR_YUV2BGRA_YV12’, ‘COLOR_YUV2BGRA_YVYU’, ‘COLOR_YUV2BGR_I420’, ‘COLOR_YUV2BGR_IYUV’, ‘COLOR_YUV2BGR_NV12’, ‘COLOR_YUV2BGR_NV21’, ‘COLOR_YUV2BGR_UYNV’, ‘COLOR_YUV2BGR_UYVY’, ‘COLOR_YUV2BGR_Y422’, ‘COLOR_YUV2BGR_YUNV’, ‘COLOR_YUV2BGR_YUY2’, ‘COLOR_YUV2BGR_YUYV’, ‘COLOR_YUV2BGR_YV12’, ‘COLOR_YUV2BGR_YVYU’, ‘COLOR_YUV2GRAY_420’, ‘COLOR_YUV2GRAY_I420’, ‘COLOR_YUV2GRAY_IYUV’, ‘COLOR_YUV2GRAY_NV12’, ‘COLOR_YUV2GRAY_NV21’, ‘COLOR_YUV2GRAY_UYNV’, ‘COLOR_YUV2GRAY_UYVY’, ‘COLOR_YUV2GRAY_Y422’, ‘COLOR_YUV2GRAY_YUNV’, ‘COLOR_YUV2GRAY_YUY2’, ‘COLOR_YUV2GRAY_YUYV’, ‘COLOR_YUV2GRAY_YV12’, ‘COLOR_YUV2GRAY_YVYU’, ‘COLOR_YUV2RGB’, ‘COLOR_YUV2RGBA_I420’, ‘COLOR_YUV2RGBA_IYUV’, ‘COLOR_YUV2RGBA_NV12’, ‘COLOR_YUV2RGBA_NV21’, ‘COLOR_YUV2RGBA_UYNV’, ‘COLOR_YUV2RGBA_UYVY’, ‘COLOR_YUV2RGBA_Y422’, ‘COLOR_YUV2RGBA_YUNV’, ‘COLOR_YUV2RGBA_YUY2’, ‘COLOR_YUV2RGBA_YUYV’, ‘COLOR_YUV2RGBA_YV12’, ‘COLOR_YUV2RGBA_YVYU’, ‘COLOR_YUV2RGB_I420’, ‘COLOR_YUV2RGB_IYUV’, ‘COLOR_YUV2RGB_NV12’, ‘COLOR_YUV2RGB_NV21’, ‘COLOR_YUV2RGB_UYNV’, ‘COLOR_YUV2RGB_UYVY’, ‘COLOR_YUV2RGB_Y422’, ‘COLOR_YUV2RGB_YUNV’, ‘COLOR_YUV2RGB_YUY2’, ‘COLOR_YUV2RGB_YUYV’, ‘COLOR_YUV2RGB_YV12’, ‘COLOR_YUV2RGB_YVYU’, ‘COLOR_YUV420P2BGR’, ‘COLOR_YUV420P2BGRA’, ‘COLOR_YUV420P2GRAY’, ‘COLOR_YUV420P2RGB’, ‘COLOR_YUV420P2RGBA’, ‘COLOR_YUV420SP2BGR’, ‘COLOR_YUV420SP2BGRA’, ‘COLOR_YUV420SP2GRAY’, ‘COLOR_YUV420SP2RGB’, ‘COLOR_YUV420SP2RGBA’, ‘COLOR_YUV420p2BGR’, ‘COLOR_YUV420p2BGRA’, ‘COLOR_YUV420p2GRAY’, ‘COLOR_YUV420p2RGB’, ‘COLOR_YUV420p2RGBA’, ‘COLOR_YUV420sp2BGR’, ‘COLOR_YUV420sp2BGRA’, ‘COLOR_YUV420sp2GRAY’, ‘COLOR_YUV420sp2RGB’, ‘COLOR_YUV420sp2RGBA’, ‘COLOR_mRGBA2RGBA’]


例程 14.2:颜色空间转换

    # 14.2 OpenCV 颜色空间转换类型
    # 读取原始图像
    imgBGR = cv.imread("../images/imgLena.tif", flags=1)  # 读取为BGR彩色图像
    print(imgBGR.shape)

    imgRGB = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2RGB)  # BGR 转换为 RGB, 用于 PyQt5, matplotlib
    imgGRAY = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2GRAY)  # BGR 转换为灰度图像
    imgHSV = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2HSV)  # BGR 转换为 HSV 图像
    imgYCrCb = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2YCrCb)  # BGR转YCrCb
    imgHLS = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2HLS)  # BGR 转 HLS 图像
    imgXYZ = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2XYZ)  # BGR 转 XYZ 图像
    imgLAB = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2LAB)  # BGR 转 LAB 图像
    imgYUV = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2YUV)  # BGR 转 YUV 图像

    # 调用matplotlib显示处理结果
    titles = ['BGR', 'RGB', 'GRAY', 'HSV', 'YCrCb', 'HLS', 'XYZ', 'LAB', 'YUV']
    images = [imgBGR, imgRGB, imgGRAY, imgHSV, imgYCrCb,
              imgHLS, imgXYZ, imgLAB, imgYUV]
    plt.figure(figsize=(10, 8))
    for i in range(9):
        plt.subplot(3, 3, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')
        plt.title(titles[i])
        plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.tight_layout()
    plt.show()


【本节完】

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以上是关于youcans 的 OpenCV 例程200篇201. 图像的颜色空间转换的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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