颜色空间转换

朱雀 2021-05-03 15:43 487阅读 0赞

## 一. 关于HSV颜色空间 ##

HSV颜色模式是除了RGB颜色模式之外的另一种流行的颜色模式，RGB被广泛运用于计算机中，而HSV则用在电视显示方面。它更符合人们对颜色的描述(什么颜色(H)，深浅度如何(S)，亮度如何(V))。其实在电视机上菜单中的饱和度就是S，亮度就是V。

*  H：色相，色度，色彩，也就是我们平时说的颜色。如红，黄，洋红等。在HSV模型中，用度数描述，其中红色对于0度，绿色对于120度，蓝色对应240度。
 *  S：饱和度，色彩的深浅度(0-100%)
 *  V：色调，纯度，色彩的亮度(0-100%)
    
    ![这里写图片描述][SouthEast]
    
    在模型2中：
    
     *  H是色彩点在对应圆形切面上与红色半径(对于H=0度)所形成的圆心角。
     *  S是色彩点到所在圆形切面圆心的距离与该圆半径的比例值，在圆锥表面上S=1，在圆心处S=0
     *  V是色彩点所在圆形切面到圆锥顶点的距离。在顶面上V=1 顶点V=0

关键点：  
\- 当S=1 V=1时，H所代表的任何颜色被称为纯色；  
\- 当S=0时，颜色最浅，最浅被描述为灰色(灰色也有亮度，黑色和白色也属于灰色)，灰色的亮度由V决定，此时H无意义；  
\- 当V=0时，颜色最暗，最暗被描述为黑色，因此此时H(无论什么颜色最暗都为黑色)和S(无论什么深浅的颜色最暗都为黑色)均无意义。  
下面是当H=0度 即为红色时，S和V组成的平面：  
![这里写图片描述][SouthEast 1]

**HSV基本颜色分量范围：**  
一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给出）。  
H: 0 — 180  
S: 0 — 255  
V: 0 — 255  
此处把部分红色归为紫色范围：  
![这里写图片描述][SouthEast 2]

## 二. 转换颜色空间 ##

import cv2
    import numpy as np
    # 显示所有可用的flag
    # for i in dir(cv2):
    # if(i.startswith('COLOR_')):
    # print(i)
    BGR = cv2.imread("E:dog.jpg")
    Gray = cv2.cvtColor(BGR,cv2.COLOR_BGR2GRAY)   #BGB->Gray
    HSV = cv2.cvtColor(BGR,cv2.COLOR_BGR2HSV)  #BGB->HSV
    
    cv2.imshow("BGR",BGR)
    cv2.imshow("Gray",Gray)
    cv2.imshow("HSV",HSV)
    cv2.waitKey(0)

在 OpenCV 的 HSV 格式中， H（色彩/色度）的取值范围是 \[0， 179\]，S（饱和度）的取值范围 \[0， 255\]， V（亮度）的取值范围 \[0， 255\]。

[SouthEast]: /images/20210502/0e1862e12ebb41458fa1fcf687f650bf.png
[SouthEast 1]: /images/20210502/3170dc1213494d4593d73232d5604082.png
[SouthEast 2]: /images/20210502/b0ffe5c1693e495bb3ec010242b5a154.png