这篇文章主要为大家详细介绍了opencv实现图像颜色空间转换，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
opencv常用的样色空间包括RGB， HSV和YUV等。RGB颜色空间是基于三基色原理二形成的，常用于图像显示系统中；HSV描述的色度，饱和度，亮度这些表示颜色得方法，常用于描述色彩变化；YUV是通过亮度和色度来描述颜色，色度由UV通道组合而成。
opencv提供cvtColor（inputArray src， outputArray dst， int code， int dstCn = 0）
src是输入图像原，可以是8位CV_8U或者16位CV_16U无符号整形，或者单精度浮点数CV_32F；code是颜色空间转换模式，常用的有有CV_RGB2GRAY， CV_RGB2HSV,CV_BGR2HLS以及CV_BGR2YCrCb等。dstCn是目标图像的多通道设置，设置为0表示通道数自动从src和code处获取。
opencv中默认的通道BGR，因此在标准的24bit颜色空间图像中最先存储字节的是蓝色部分，其次是绿色，最后字节存放红色部分。cvtColor中对输入原图像有严格要求，对于非src要求类型。输入图像要归一化到相应类型中。在大多数场景下，为了更好的利用32为图像的信息，一般在操作之前要先转到src要求的类型，完成操作以后在转会。
需要说明的是，在进行颜色空间转换时，RGB各个通道的范围应当根据实际需要来进行归一化，如RGB转到LUV通道时，需要将RGB归一化为32为浮点数，及各个通道的值变化范围是0到1；代码如下：
img *= 1./255； cvtColor（img， img，CV_BGR2Luv）；
例子RGB转HSV
#include #include #include #include #include using namespace std; int main() { cv::Mat srcImage = cv::imread("C:\\Users\\LP\\Desktop\\C++\\ConsoleApplication4\\ConsoleApplication4\\1.jpg-600"); if (srcImage.empty()) { return -1; } cv::imshow("原图像", srcImage); cv::Mat image_hsv, image_H, image_S, image_V, image_col; //HSV颜色空间转换 cv::cvtColor(srcImage, image_hsv, CV_BGR2HSV); cv::imshow("image_hsv", image_hsv); //YCrCb颜色空间转换 cv::cvtColor(srcImage, image_col, CV_BGR2YCrCb); cv::imshow("image_col", image_col); //HLS颜色空间转换 cv::cvtColor(srcImage, image_col, CV_BGR2HLS); cv::imshow("iamge_HLS", image_col); //Lab颜色空间转换 cv::cvtColor(srcImage, image_col, CV_BGR2Lab); cv::imshow("image_Lab", image_col); //分离HSV各个通道 std::vector hsvChannels; cv::split(image_hsv, hsvChannels); //0通道为H分量，1通道为S分量，2通道为V分量 image_H = hsvChannels[0]; image_S = h<strong style="color:transparent">来源gao@daima#com搞(%代@#码网</strong>svChannels[1]; image_V = hsvChannels[2]; //分别显示各通道图像 cv::imshow("image_H", image_H); cv::imshow("image_S", image_S); cv::imshow("image_V", image_V); cv::waitKey(0); return 0; }
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