使用Python和OpenCV转换BGR和RGB

OpenCV是一个主要用于实时计算机视觉的编程函数库。该库跨平台，并在Apache许可下作为自由和开源软件发布。它用C++编写，并具有Python绑定，使其在Python应用程序中易于使用。

在本文中，我们将学习如何使用Python和OpenCV转换BGR和RGB。在继续之前，首先让我们了解BGR和RGB。

BGR和RGB是什么

RGB和BGR都是用于表示数字图像中颜色的色彩模型。然而，这两种颜色模型的主要区别在于颜色通道的排列顺序。

在RGB色彩模型中，颜色由红色、绿色和蓝色颜色通道表示。红色通道显示有关红色的信息，蓝色和绿色通道类似。通过组合这些信息，我们获得整个图像。
而在BGR模型中（也称为OpenCV模型），颜色通道与RGB模型相反。但是，特定的光线包含有关该特定光线强度的信息。

RGB和BGR之间的首要区别是红色、绿色和蓝色亚像素的布局。虽然BGR基本上是RGB的反转，但颜色的鲜艳度和准确度没有区别。尽管一些BGR屏幕，如Gigabyte M27Q，甚至提供适合编辑工作的颜色准确性评分，但对于游戏和电影来说效果很好。

让我们看看如何使用Python和OpenCV执行基于自定义种子的轮廓检测的步骤。

步骤1：导入所需的库

要在BGR和RGB颜色空间之间转换图像，我们需要导入所需的库。我们将使用以下库：

OpenCV - 用于读取和操作图像。
Matplotlib - 用于显示图像。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

步骤2：读取图像

在将图像从BGR色彩空间转换为RGB色彩空间的过程中，第一步是读取图像。我们可以使用cv2.imread函数从文件中读取图像。

在这个片段中，我们使用了cv2.cvtColor函数将BGR图像转换为RGB，然后使用matplotlib库显示它。

# Read the image in BGR color space
img = cv2.imread('image1.jpg')

# Display the image
cv2.imshow('this is normal image in RGB', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

步骤3：从RGB转换为BGR

要将图像从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间，我们只需要使用cv2.cvtColor函数，并将BGR图像和cv2.COLOR_BGR2RGB标志作为输入即可。

在这个片段中，我们已将BGR图像转换为RGB，并使用matplotlib库进行显示。

# Convert the image from RGB to BGR
bgr_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)

# Display the BGR image
cv2.imshow('this is BGR image', bgr_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

步骤4：从BGR转换为RGB

要将图像从RGB颜色空间转换为BGR颜色空间，我们可以使用相同的cv2.cvtColor函数，将RGB图像和cv2.COLOR_RGB2BGR标志作为输入。

在这个片段中，我们将RGB图像转换为BGR并使用matplotlib库显示出来。

# Convert the image from BGR to RGB
rgb_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# Display the RGB image
cv2.imshow('this is RGB image', rgb_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

示例

下面是完整的示例：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# Read the image in BGR color space
img = cv2.imread('image.jpg')

# Display the image
cv2.imshow('This is normal image in RGB', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# Convert the image from RGB to BGR
bgr_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)

# Display the BGR image
cv2.imshow('This is BGR image', bgr_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# Convert the image from BGR to RGB
rgb_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# Display the RGB image
cv2.imshow('This is RGB image', rgb_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()