一、色彩空间的转换
代码如下：
#色彩空间转换
import cv2 as cv
def color_space_demo(img):
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #RGB转换为GRAY 这里的GRAY是单通道的
cv.imshow("gray", gray)
hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) #RGB转换为HSV
cv.imshow("hsv", hsv)
yuv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_RGB2YUV) #RGB转换为YUV
cv.imshow("yuv",yuv)
Ycrcb = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_RGB2YCrCb) #RGB转换为YCrCb
cv.imshow("Ycrcb", Ycrcb)
src = cv.imread('D:\imageload\example.png')
cv.namedWindow('first_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow('first_image', src)
color_space_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
运行结果：
1.RGB就是指Red,Green和Blue,一副图像由这三个channel(通道)构成
2.Gray就是只有灰度值一个channel。
3.HSV即Hue(色调),Saturation(饱和度)和Value(亮度)三个channel
切记（纯属个本文来源gaodaimacom搞#^代%!码&网(人理解）：
1.百度百科说，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一按照一种转换关系用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图。
2.opencv里，COLOR_RGB2GRAY是将三通道RGB对象转换为单通道的灰度对象。
3.将单通道灰度对象转换为 RGB 时，生成的RGB对象的每个通道的值是灰度对象的灰度值。
RGB是为了让机器更好的显示图像,对于人类来说并不直观,HSV更为贴近我们的认知,所以通常我们在针对某种颜色做提取时会转换到HSV颜色空间里面来处理.
补注：
1.HSV如下图：
2.opencv里HSV色彩空间范围为： H：0-180 S: 0-255 V： 0-255
3.常见的色彩空间有RGB、HSV、HIS、YCrCb、YUV，其中最常用的是RGB、HSV、YUV，其中YUV就是YCrCb(详见百度百科)。其中YUV的“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰阶值；而“U”和“V” 表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。
二、利用inrange函数过滤视频中的颜色，实现对特定颜色的追踪
代码如下：
#视频特定颜色追踪
import cv2 as cv
import numpy as np
def extrace_object_demo():
capture=cv.VideoCapture("E:/imageload/video_example.mp4")
while True:
ret, frame = capture.read()
if ret == False:
break
hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV) #色彩空间由RGB转换为HSV
lower_hsv = np.array([100, 43, 46]) #设置要过滤颜色的最小值
upper_hsv = np.array([124, 255, 255]) #设置要过滤颜色的最大值
mask = cv.inRange(hsv, lower_hsv, upper_hsv) #调节图像颜色信息（H）、饱和度（S）、亮度（V）区间，选择蓝色区域
cv.imshow("video",frame)
cv.imshow("mask", mask)
c = cv.waitKey(40)
if c == 27: #按键Esc的ASCII码为27
break
extrace_object_demo()
cv.destroyAllWindows()
运行结果：
这里只放追踪蓝色部分的截图，仅供参考
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转载请注明原文链接：Python+OpenCV图像处理—— 色彩空间转换
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