OpenCV和Python中的颜色空间

颜色空间是图像处理和信号系统中使用的不同类型的颜色模式，用于各种目的。

OpenCV是一种流行的计算机视觉库，用C/C++编写并具有Python绑定，OpenCV可以轻松地操作颜色空间。OpenCV是开源的，并提供各种在图像处理中有用的算法。

在计算机视觉中，颜色使用颜色空间表示。目前在计算机视觉和图像处理中使用的颜色空间有很多，每个颜色空间都有其独特的特点和优势。下面描述了一些在图像处理中非常常见的颜色空间。

RGB颜色空间

让我们来看看RGB颜色空间。它是图像处理中最常用和流行的颜色空间之一。在这个颜色空间中，图像被表示为红色、绿色和蓝色三种颜色的组合，每种颜色都有一个被分配的值，这个值的范围是从0到255。值越大，表示该颜色的存在越多。通过这三种颜色的组合，我们可以产生所有可见光谱中的可能颜色。

OpenCV的cv2.imread()函数可用于读取图像文件，并返回表示图像像素值的NumPy数组。像素值表示为一组(B, G, R)，其中B、G和R分别表示蓝色、绿色和红色通道的强度值。

示例

在下面的示例中，我们读取一张图片，并使用cv2.imshow()函数将特定图像的不同颜色通道分开。

这将返回三个独立的数组，分别对应于红色、绿色和蓝色，并在两个图像之间等待按键输入。

然后它显示这些带有对应颜色的图像，并在最后通过destroyAllWindows()函数关闭它们所有。

import cv2
image = cv2.imread(image.jpg)
B, G, R = cv2.split(image)

# Corresponding channels are separated
cv2.imshow("original", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow("blue", B)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow("Green", G)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow("red", R)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出

原始图像

蓝色图像

绿色图像

红色图像

HSV颜色空间

HSV代表色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）。色调通道表示颜色的色调，饱和度通道表示颜色的强度或纯度，明度通道表示颜色的亮度。

它在基于颜色的图像分割任务中特别有用，其中我们需要在图像中隔离特定的颜色。在OpenCV中，我们可以使用cv2.cvtColor()函数将RGB图像转换为HSV颜色空间。

import cv2
import numpy as np

# Read an image in RGB color space
image = cv2.imread('image.jpg')

# show original image
cv2.imshow("original image",image)
cv2.waitKey(0)

# Convert the image to HSV color space
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# show hsv image
cv2.imshow("hsv image",hsv_image)
cv2.waitKey(0)

输出

原始图像 –

HSV 图像 –

YCbCr 颜色空间

YCbCr 颜色空间将图像的亮度 (Y) 和色度 (CbCr) 分量进行分离。Y 通道表示颜色的亮度，而 Cb 和 Cr 通道分别表示蓝色和红色的色差。

它在视频压缩和传输中特别有用，可以用于减少表示图像或视频流所需的数据量。

在 OpenCV 中，我们可以通过将 cv2.COLOR_BGR2YCrCb 和输入图像作为参数传递给 cv2.cvtColor() 函数，将 RGB 图像转换为 YCbCr 色彩空间。

import cv2
import numpy as np

# Read an image in RGB color space
image = cv2.imread('image5.jpg')

# show original image
cv2.imshow("original image",image)
cv2.waitKey(0)

# Convert the image to YCbCr color space
ycbcr_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)

# show ycbcr image
cv2.imshow("ycbcr image", ycbcr_image)
cv2.waitKey(0)

输出

原始图片 −

YCbCr 图片 −

其他一些颜色空间包括：

• LAB颜色空间

• LUV颜色空间

• XYZ颜色空间

• CMYK颜色空间

结论

在本文中，我们讨论了OpenCV和Python中最常用的一些颜色空间。我们讨论了RGB、HSV和YCbCr颜色空间。我们还学习了如何使用OpenCV库的cv2.cvtColor()函数将图片从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。我们了解了不同颜色空间的工作原理，并可以根据需要对不同图片进行处理和分析。我们学习了不同颜色空间的优缺点，以及在特定任务中选择哪种颜色空间。