OpenCV中读取RGB格式图像转成HSV格式图像显示

柔光的暖阳◎ 2022-07-15 13:29 469阅读 0赞

\#include <stdio.h>  
\#include "opencv2/core/core.hpp"  
\#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"  
\#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"  
\#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"  
\#ifndef \_DEBUG  
\#pragma  comment(lib,"IlmImf.lib")    
\#pragma  comment(lib,"libjasper.lib")     
\#pragma  comment(lib,"libjpeg.lib")    
\#pragma  comment(lib,"libpng.lib")        
\#pragma  comment(lib,"libtiff.lib")   
\#pragma  comment(lib,"zlib.lib")    
\#pragma  comment(lib,"opencv\_calib3d2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_contrib2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_core2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_features2d2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_flann2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_gpu2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_highgui2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_imgproc2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_legacy2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_ml2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_nonfree2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_objdetect2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_ocl2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_photo2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_stitching2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_superres2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_ts2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_video2411.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_videostab2411.lib")  
\#else  
\#pragma  comment(lib,"zlibd.lib")  
\#pragma  comment(lib,"IlmImfd.lib")  
\#pragma  comment(lib,"libjasperd.lib")  
\#pragma  comment(lib,"libjpegd.lib")  
\#pragma  comment(lib,"libpngd.lib")  
\#pragma  comment(lib,"libtiffd.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_calib3d2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_contrib2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_core2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_features2d2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_flann2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_gpu2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_highgui2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_imgproc2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_legacy2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_ml2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_nonfree2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_objdetect2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_ocl2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_photo2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_stitching2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_superres2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_ts2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_video2411d.lib")  
\#pragma  comment(lib,"opencv\_videostab2411d.lib")  
\#endif

using namespace cv;

\#include <math.h>  
\#include "opencv\\highgui.h"  
\#include "opencv\\cv.h"  
\#include "time.h"  
\#include <iostream>

int main()  
\{  
 IplImage\* image = cvLoadImage("D:/opencv/images/lena.jpg");   
 IplImage\* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 );  
 cvCvtColor(image,hsv,CV\_BGR2HSV);

cvNamedWindow("saturate\_SV",CV\_WINDOW\_AUTOSIZE);   
 cvShowImage("saturate\_SV",hsv);   
 cvWaitKey(0);   
 cvReleaseImage(&hsv);   
 cvDestroyWindow("saturate\_SV");   
 return 0;  
\}

函数 cvCvtColor 将输入图像从一个色彩空间转换为另外一个色彩空间。但凡图像处理软件，都会提供色相、饱和度、明度调整功能，比如常见的PS或者美图秀秀。在调整色相、饱和度、明度时，需要将每个像素点的rgb色彩空间转换到hsv色彩空间，然后做相应计算调整，最后在将计算结果转换回rgb颜色空间进行显示。

补充：

**HSL** 和 **HSV**（也叫**HSB**）是对[RGB 色彩空间][RGB]中点的两种有关系的表示，它们尝试描述比  
RGB 更准确的感知颜色联系，并仍保持在计算上简单。

H指**h**ue（[色相][Link 1]）、S指**s**aturation（[饱和度][Link 2]）、L指**l**ightness（[亮度][Link 3]）、V指**v**alue([色调][Link 4])、B指**b**rightness（[明度][Link 5]）。

*  [色相][Link 1]（H）是色彩的基本属性，就是平常所说的[颜色][Link 6]名称，如[红色][Link 7]、[黄色][Link 8]等。
 *  [饱和度][Link 2]（S）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值。
 *  [明度][Link 5]（V），亮度（L），取0-100%。

HSL 和 HSV 二者都把颜色描述在[圆柱坐标系][Link 9]内的点，这个圆柱的中心轴取值为自底部的[黑色][Link 10]到顶部的[白色][Link 11]而在它们中间是的[灰色][Link 12]，绕这个轴的角度对应于“色相”，到这个轴的距离对应于“饱和度”，而沿着这个轴的高度对应于“亮度”，“色调”或“明度”。

这两种表示在用目的上类似，但在方法上有区别。二者在数学上都是圆柱，但 HSV（色相，饱和度，色调）在概念上可以被认为是颜色的倒[圆锥体][Link 13]（黑点在下顶点，白色在上底面圆心），HSL 在概念上表示了一个双圆锥体和圆球体（白色在上顶点，黑色在下顶点，最大横切面的圆心是半程灰色）。注意尽管在  
HSL 和 HSV 中“色相”指称相同的性质，它们的“饱和度”的定义是明显不同的。

因为 HSL 和 HSV 是设备依赖的 RGB 的简单变换，(*h*, *s*, *l*) 或 (*h*, *s*, *v*) 三元组定义的颜色依赖于所使用的特定[红色][Link 7]、[绿色][Link 14]和[蓝色][Link 15]“[加法原色][Link 16]”。每个独特的  
RGB 设备都伴随着一个独特的 HSL 和 HSV 空间。但是 (*h*, *s*, *l*) 或 (*h*, *s*, *v*) 三元组在被约束于特定 RGB 空间比如 [sRGB][] 的时候就变成明确的了。

HSV 模型在 1978 年由[埃尔维·雷·史密斯][Link 17]创立，它是[三原色光模式][Link 18]的一种非线性变换。

[![220px-Triangulo_HSV.png][]][220px-Triangulo_HSV.png 1]

[![Image 1][]][220px-Triangulo_HSV.png 1]

HSV 色轮允许用户快速的选择众多颜色。

[![220px-HSV_cone.png][]][220px-HSV_cone.png 1]

[![Image 1][]][220px-HSV_cone.png 1]

HSV 模型的圆锥表示适合于在一个单一物体中展示整个 HSV 色彩空间。

HSV 模型通常用于[计算机图形应用][Link 19]中。在用户必须选择一个颜色应用于特定图形元素各种应用环境中，经常使用 HSV [色轮][Link 20]（如右图）。

HSV编辑器：[![300px-Gimp_color_selector_03.gif][]][300px-Gimp_color_selector_03.gif 1]

[![Image 1][]][300px-Gimp_color_selector_03.gif 1]

[GIMP][] 支持在  
HSV 色彩空间内的选取颜色的多种方法，包括带有色相滑块的色轮和色方。

**从 HSV 到 RGB 的转换： **

### 类似的，给定在 HSV 中 (*h*, *s*, *v*)   值定义的一个颜色，带有如上的 *h*，和分别表示饱和度和明度的 *s* 和 *v* 变化于   0 到 1 之间，在 RGB 空间中对应的 (*r*, *g*, *b*)   三原色可以计算为(R,G,B变化于 0 到 1 之间)： ###

![h\_i \\equiv \\left\\lfloor \\frac\{h\}\{60\} \\right\\rfloor \\pmod\{6\}][h_i _equiv _left_lfloor _frac_h_60_ _right_rfloor _pmod_6]

![f = \\frac\{h\}\{60\} - h\_i][f _ _frac_h_60_ - h_i]

![p = v \\times (1 - s) \\,][p _ v _times _1 - s_]

![q = v \\times (1 - f \\times s) \\,][q _ v _times _1 - f _times s_]

![t = v \\times (1 - (1 - f) \\times s) \\,][t _ v _times _1 - _1 - f_ _times s_]

对于每个颜色向量 (*r*, *g*, *b*),

![(r, g, b) = \\begin\{cases\}(v, t, p), & \\mbox\{if \} h\_i = 0  \\\\(q, v, p), & \\mbox\{if \} h\_i = 1  \\\\(p, v, t), & \\mbox\{if \} h\_i = 2  \\\\(p, q, v), & \\mbox\{if \} h\_i = 3  \\\\(t, p, v), & \\mbox\{if \} h\_i = 4  \\\\(v, p, q), & \\mbox\{if \} h\_i = 5  \\\\\\end\{cases\}][r_ g_ b_ _ _begin_cases_v_ t_ p_ _ _mbox_if _ h_i _ 0 _q_ v_ p_ _ _mbox_if _ h_i _ 1 _p_ v_ t_ _ _mbox_if _ h_i _ 2 _p_ q_ v_ _ _mbox_if _ h_i _ 3 _t_ p_ v_ _ _mbox_if _ h_i _ 4 _v_ p_ q_ _ _mbox_if _ h_i _ 5 _end_cases]

展示的 RGB 值的范围是 0.0 到 1.0。

struct BGR
    {
        uchar b;
        uchar g;
        uchar r;
    };
    
    struct HSV
    {
        int h;
        double s;
        double v;
    };
    
    bool IsEquals(double val1 , double val2 )
    {
        return fabs( val1 - val2) < 0.001;
    }
    
    //RGB(BGR: 0~255)转HSV(H: [0~360), S: [0~1], V: [0~1])
    void BGR2HSV(BGR &bgr, HSV &hsv)
    {
        double b, g, r;
        double h, s, v;
        double min, max;
        double delta;
    
        b = bgr.b / 255.0;
        g = bgr.g / 255.0;
        r = bgr.r / 255.0;
    
        if (r > g)
        {
             max = MAX( r, b);
             min = MIN( g, b);
        }
        else
        {
             max = MAX( g, b);
             min = MIN( r, b);
        }
    
        v = max;
        delta = max - min;
    
        if (IsEquals( max, 0))
        {
             s = 0.0;
        }
        else
        {
             s = delta/ max;
        }
    
        if (max == min)
        {
             h = 0.0;
        }
        else
        {
            if ( IsEquals( r, max) && g >= b)
             {
                  h = 60 * ( g - b)/ delta + 0;
             }
             else if ( IsEquals( r, max) && g < b)
             {
                  h = 60 * ( g - b)/ delta + 360;
             }
             else if ( IsEquals( g, max))
             {
                  h = 60 * ( b - r)/ delta + 120;
             }
             else if ( IsEquals( b, max))
             {
                  h = 60 * ( r - g)/ delta + 240;
             }
        }
    
        hsv.h = ( int)( h + 0.5);
        hsv.h = ( hsv. h > 359) ? ( hsv. h - 360) : hsv. h;
        hsv.h = ( hsv. h < 0) ? ( hsv. h + 360) : hsv. h;
        hsv.s = s;
        hsv.v = v;
    }
    
    //RGB(BGR: 0~255)转HSV(H: [0~360), S: [0~1], V: [0~1])
    void HSV2BGR(HSV &hsv, BGR &bgr)
    {
        int h = hsv.h;
        double s = hsv. s;
        double v = hsv. v;
        double b = 0.0;
        double g = 0.0;
        double r = 0.0;
    
        int flag = ( int) abs( h/60.0 );
        double f = h/60.0 - flag;
        double p = v * (1 - s);
        double q = v * (1 - f* s);
        double t = v * (1 - (1- f)* s);
    
        switch ( flag)
        {
        case 0:
             b = p;
             g = t;
             r = v;
             break;
        case 1:
             b = p;
             g = v;
             r = q;
             break;
        case 2:
             b = t;
             g = v;
             r = p;
             break;
        case 3:
             b = v;
             g = q;
             r = p;
             break;
        case 4:
             b = v;
             g = p;
             r = t;
             break;
        case 5:
             b = q;
             g = p;
             r = v;
             break;
        default:
             break;
        }
    
        int blue = int( b * 255);
        bgr.b = ( blue > 255) ? 255 : blue;
        bgr.b = ( blue < 0) ? 0 : bgr. b;
    
        int green = int( g * 255);
        bgr.g = ( green > 255) ? 255 : green;
        bgr.g = ( green < 0) ? 0 : bgr. g;
    
        int red = int( r * 255);
        bgr.r = ( red > 255) ? 255 : red;
        bgr.r = ( red < 0) ? 0 : bgr. r;
    }
    
    int main()
    {
        string imgName = "e:/MyProjects/image/lena.jpg";
        Mat img = cv::imread(imgName);
        Mat tmp = img.clone();
    
        if (img.data == NULL)
        {
             cout<< "Could not open or find the image"<<endl;
             return -1;
        }
    
        int row = img. rows;
        int col = img. cols * img.channels();
        uchar * pImg = NULL;
        BGR bgr;
        HSV hsv;
    
        for ( int i = 0; i < row; i++)
        {
             pImg = img. ptr< uchar>( i); // 遍历时用img.at()效率会降很多, 很耗时
             for ( int j = 0; j < col; j+=3)
             {
                  bgr. b = pImg[ j];
                  bgr. g = pImg[ j + 1];
                  bgr. r = pImg[ j + 2];
                  BGR2HSV( bgr, hsv);
                  hsv. h = hsv. h + 60;// h取值范围为[0, 360)
                  hsv. h = ( hsv. h > 359) ?  hsv. h - 360) : hsv. h;
                  hsv. h = ( hsv. h < 0) ? ( hsv. h + 360) : hsv. h;
                  HSV2BGR( hsv, bgr);
                  pImg[j]     = bgr. b;
                  pImg[j + 1] = bgr. g;
                  pImg[j + 2] = bgr. r;
            }
        }
        imshow("dd", img);
    
        cvtColor(tmp, tmp, CV_BGR2HSV);
        vector< Mat> channels;
        split( tmp, channels);
        channels[0] += 30;// 这里没有做范围判断,opencv的h取值范围为[0, 180)
        merge(channels, tmp);
        cvtColor(tmp, tmp, CV_HSV2BGR);
        imshow("opencv", tmp);
        cv::waitKey();
    
        return 0;
    }

[参考网址][Link 21]

[RGB]: http://zh.wikipedia.org/wiki/RGB_%E8%89%B2%E5%BD%A9%E7%A9%BA%E9%97%B4
[Link 1]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%89%B2%E7%9B%B8
[Link 2]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%89%B2%E5%BA%A6_%28%E8%89%B2%E5%BD%A9%E5%AD%A6%29
[Link 3]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%AE%E5%BA%A6
[Link 4]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%89%B2%E8%B0%83
[Link 5]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%98%8E%E5%BA%A6
[Link 6]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%A2%9C%E8%89%B2
[Link 7]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BA%A2%E8%89%B2
[Link 8]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%BB%84%E8%89%B2
[Link 9]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9C%93%E6%9F%B1%E5%9D%90%E6%A8%99%E7%B3%BB
[Link 10]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%BB%91%E8%89%B2
[Link 11]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%99%BD%E8%89%B2
[Link 12]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%81%B0%E8%89%B2
[Link 13]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9C%86%E9%94%A5%E4%BD%93
[Link 14]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BB%BF%E8%89%B2
[Link 15]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%93%9D%E8%89%B2
[Link 16]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8E%9F%E8%89%B2
[sRGB]: http://zh.wikipedia.org/wiki/SRGB
[Link 17]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9F%83%E5%B0%94%E7%BB%B4%C2%B7%E9%9B%B7%C2%B7%E5%8F%B2%E5%AF%86%E6%96%AF
[Link 18]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%89%E5%8E%9F%E8%89%B2%E5%85%89%E6%A8%A1%E5%BC%8F
[220px-Triangulo_HSV.png]: /images/20220715/99c5d9df06ba47c2801f6fe2759237a8.png
[220px-Triangulo_HSV.png 1]: http://zh.wikipedia.org/wiki/File:Triangulo_HSV.png
[Image 1]: 
[220px-HSV_cone.png]: /images/20220715/35c97c1d614c457ab5bc0d8281de40a9.png
[220px-HSV_cone.png 1]: http://zh.wikipedia.org/wiki/File:HSV_cone.png
[Link 19]: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E5%AD%A6
[Link 20]: http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E8%89%B2%E8%BD%AE&action=edit&redlink=1
[300px-Gimp_color_selector_03.gif]: /images/20220715/f0c4fc4ed7bd4c10b628deb1d11b45c9.png
[300px-Gimp_color_selector_03.gif 1]: http://zh.wikipedia.org/wiki/File:Gimp_color_selector_03.gif
[GIMP]: http://zh.wikipedia.org/wiki/GIMP
[h_i _equiv _left_lfloor _frac_h_60_ _right_rfloor _pmod_6]: /images/20220715/a1df648a48cb4658828a05045aa0c8ae.png
[f _ _frac_h_60_ - h_i]: /images/20220715/2602510d78cb4ae8a806ae35d56e2da9.png
[p _ v _times _1 - s_]: /images/20220715/54e12c08fcb742418e4eab588bc3439b.png
[q _ v _times _1 - f _times s_]: /images/20220715/f7b91d8ee3874460ac4d2ad001c2ef2c.png
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[Link 21]: http://zh.wikipedia.org/zh-cn/HSL%E5%92%8CHSV%E8%89%B2%E5%BD%A9%E7%A9%BA%E9%97%B4