OpenCV 例程200篇 总目录
201. 图像的颜色空间转换
202. 查表快速替换（cv.LUT）
203. 伪彩色图像处理
204. 图像的色彩风格滤镜
205. 调节色彩平衡/饱和度/明度

【youcans 的 OpenCV 例程200篇】201. 图像的颜色空间转换

图像的色彩空间基础

色彩空间是指通过多个（通常为 3个或4个）颜色分量构成坐标系来表示各种颜色的模型系统。色彩空间中的每个像素点均代表一种颜色，各像素点的颜色是多个颜色分量的合成或描述。

彩色图像可以根据需要映射到某个色彩空间进行描述。在不同的工业环境或机器视觉应用中，使用的色彩空间各不相同。

常见的色彩空间包括：GRAY 色彩空间（灰度图像）、XYZ 色彩空间、YCrCb 色彩空间、HSV 色彩空间、HLS 色彩空间、CIELab 色彩空间、CIELuv 色彩空间、Bayer 色彩空间等。

计算机显示器采用 RGB 色彩空间，数字艺术创作经常采用 HSV/HSB 色彩空间，机器视觉和图像处理系统大量使用 HSl、HSL色彩空间。各颜色分量的含义分别为：

• RGB：红色（Red）、绿色（Green）、蓝色（Blue）；
• HSV/HSB：色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value/Brightness）；
• HSl：色调（Hue）、饱和度（Saturation）和灰度（Intensity）；
• HSL：包括色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Luminance/Lightness）。

RGB 模型是一种加性色彩系统，色彩源于红、绿、蓝三基色。用于CRT显示器、数字扫描仪、数字摄像机和显示设备上，是当前应用最广泛的一种彩色模型。

图像的颜色空间转换公式

1. RGB $⟷$ GRAY
   GRAY 表示灰度图像，通常指 cv_8U 灰度图，有256个灰度级：0-255。
   RGB → GRAY：$gray=0.299\ast R+0.587\ast G+0.114\ast B$

2. RGB $⟷$ HSV

$$\begin{array}{rl}V& \leftarrow \max (R,G,B)\\ S& \leftarrow \{\begin{array}{ll}[V-min(R,G,B)]/V,& V\ne 0\\ 0,& V=0\end{array}\\ H& \leftarrow \{\begin{array}{ll}60(G-B)/[V-min(R,G,B)],& V=R\\ 120+60(B-R)/[V-min(R,G,B)],& V=G\\ 240+60(R-G)/[V-min(R,G,B)],& V=B\\ 0,& R=G=B\end{array}\end{array}$$

更多颜色空间转换公式，详见 OpenCV官方文档： OpenCV: Color conversions 。

图像的颜色空间转换

色彩空间类型转换，是指将图像从一个色彩空间转换到另一个色彩空间。例如，在进行图像的特征提取、距离计算时，往往先将图像从 RGB 色彩空间转换为灰度色彩空间。

函数 cv.cvtColor() 将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。

cv.cvtColor(src, code [, dst, dstCn]]) → dst

参数说明：

• src：输入图像，nparray 多维数组，8位无符号/ 16位无符号/单精度浮点数格式
• code：颜色空间转换代码，详见 ColorConversionCodes
• dst：输出图像，大小和深度与 src 相同
• dstCn：输出图像的通道数，0 表示由src和code自动计算。

注意事项：

1. 如果使用 RGB 表示方法，要明确指定各通道的顺序为 RGB 或 BGR。
   OpenCV，PyQt5 和 Matplotlib 中都使用 RGB 模型表示彩色图像，数据格式为 Numpy 多维数组。
   但 OpenCV 中是 BGR 顺序，按照蓝/绿/红的次序排列；而 PyQt5、Matplotlib 中是 RGB 格式， 按照红/绿/蓝的次序排序。
   因此使用 plt.imshow() 显示 OpenCV 彩色图像时，先要进行颜色空间转换，使 Numpy 多维数组按照 RGB 格式排序。
   PyQt5 也使用 RGB 格式，在 PyQt5 中显示 OpenCV 彩色图像也要先转换为 RGB 格式。
2. 灰度图像是单通道，在 OpenCV 和 Matplotlib 中都是 Numpy 二维数组。
3. 彩色图像中各通道的像素值范围，及灰度图像的像素值范围，由图像像素的位深度 depth决定。
   CV_8U 是8位无符号格式，取值范围 0-255，这是大多数图像和视频格式的正常范围；CV_16U 是16位无符号格式，取值范围 0-65535；CV_32F 是单精度浮点数格式，取值范围0.0-1.0。
4. 图像格式转换通常是线性变换，像素的位深度不影响变换结果；但在进行非线性计算或变换时，需要把 RGB 输入图像归一化到适当的取值范围，才能得到正确的结果。
5. 如果使用 8位无符号格式 CV_8U，由于数据精度较低可能丢失部分信息，使用 16位或 32位数据格式可以解决这个问题。
6. 如果转换后添加 alpha 通道，alpha 通道的取值为相应通道范围的最大值，CV_8U 图像为 255，CV_16U 图像为 65535，CV_32F 图像为 1.0。
7. 该函数将图像由 GRAY 转换为 RGB 时，转换规则为：R=G=B=gray 。

例程 14.1：OpenCV 颜色空间转换类型

    # 14.1 OpenCV 颜色空间转换类型flags = [i for i in dir(cv) if i.startswith('COLOR_')]print(flags)

函数 cv.cvtColor 提供了 150 多种颜色空间转换类型，本例程可以查询 OpenCV 所支持的颜色转换类型。

运行结果：

[‘COLOR_BAYER_BG2BGR’, ‘COLOR_BAYER_BG2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_BG2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_BG2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_BG2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_BG2RGB’, ‘COLOR_BAYER_BG2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_BG2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_BG2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2BGR’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2RGB’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_BGGR2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GB2BGR’, ‘COLOR_BAYER_GB2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_GB2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_GB2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GB2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_GB2RGB’, ‘COLOR_BAYER_GB2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_GB2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_GB2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2BGR’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2RGB’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_GBRG2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GR2BGR’, ‘COLOR_BAYER_GR2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_GR2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_GR2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GR2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_GR2RGB’, ‘COLOR_BAYER_GR2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_GR2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_GR2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GRBG2BGR’, ‘COLOR_BAYER_GRBG2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_GRBG2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_GRBG2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_GRBG2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_GRBG2RGB’, ‘COLOR_BAYER_GRBG2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_GRBG2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_GRBG2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_RG2BGR’, ‘COLOR_BAYER_RG2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_RG2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_RG2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_RG2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_RG2RGB’, ‘COLOR_BAYER_RG2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_RG2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_RG2RGB_VNG’, ‘COLOR_BAYER_RGGB2BGR’, ‘COLOR_BAYER_RGGB2BGRA’, ‘COLOR_BAYER_RGGB2BGR_EA’, ‘COLOR_BAYER_RGGB2BGR_VNG’, ‘COLOR_BAYER_RGGB2GRAY’, ‘COLOR_BAYER_RGGB2RGB’, ‘COLOR_BAYER_RGGB2RGBA’, ‘COLOR_BAYER_RGGB2RGB_EA’, ‘COLOR_BAYER_RGGB2RGB_VNG’, ‘COLOR_BGR2BGR555’, ‘COLOR_BGR2BGR565’, ‘COLOR_BGR2BGRA’, ‘COLOR_BGR2GRAY’, ‘COLOR_BGR2HLS’, ‘COLOR_BGR2HLS_FULL’, ‘COLOR_BGR2HSV’, ‘COLOR_BGR2HSV_FULL’, ‘COLOR_BGR2LAB’, ‘COLOR_BGR2LUV’, ‘COLOR_BGR2Lab’, ‘COLOR_BGR2Luv’, ‘COLOR_BGR2RGB’, ‘COLOR_BGR2RGBA’, ‘COLOR_BGR2XYZ’, ‘COLOR_BGR2YCR_CB’, ‘COLOR_BGR2YCrCb’, ‘COLOR_BGR2YUV’, ‘COLOR_BGR2YUV_I420’, ‘COLOR_BGR2YUV_IYUV’, ‘COLOR_BGR2YUV_YV12’, ‘COLOR_BGR5552BGR’, ‘COLOR_BGR5552BGRA’, ‘COLOR_BGR5552GRAY’, ‘COLOR_BGR5552RGB’, ‘COLOR_BGR5552RGBA’, ‘COLOR_BGR5652BGR’, ‘COLOR_BGR5652BGRA’, ‘COLOR_BGR5652GRAY’, ‘COLOR_BGR5652RGB’, ‘COLOR_BGR5652RGBA’, ‘COLOR_BGRA2BGR’, ‘COLOR_BGRA2BGR555’, ‘COLOR_BGRA2BGR565’, ‘COLOR_BGRA2GRAY’, ‘COLOR_BGRA2RGB’, ‘COLOR_BGRA2RGBA’, ‘COLOR_BGRA2YUV_I420’, ‘COLOR_BGRA2YUV_IYUV’, ‘COLOR_BGRA2YUV_YV12’, ‘COLOR_BayerBG2BGR’, ‘COLOR_BayerBG2BGRA’, ‘COLOR_BayerBG2BGR_EA’, ‘COLOR_BayerBG2BGR_VNG’, ‘COLOR_BayerBG2GRAY’, ‘COLOR_BayerBG2RGB’, ‘COLOR_BayerBG2RGBA’, ‘COLOR_BayerBG2RGB_EA’, ‘COLOR_BayerBG2RGB_VNG’, ‘COLOR_BayerBGGR2BGR’, ‘COLOR_BayerBGGR2BGRA’, ‘COLOR_BayerBGGR2BGR_EA’, ‘COLOR_BayerBGGR2BGR_VNG’, ‘COLOR_BayerBGGR2GRAY’, ‘COLOR_BayerBGGR2RGB’, ‘COLOR_BayerBGGR2RGBA’, ‘COLOR_BayerBGGR2RGB_EA’, ‘COLOR_BayerBGGR2RGB_VNG’, ‘COLOR_BayerGB2BGR’, ‘COLOR_BayerGB2BGRA’, ‘COLOR_BayerGB2BGR_EA’, ‘COLOR_BayerGB2BGR_VNG’, ‘COLOR_BayerGB2GRAY’, ‘COLOR_BayerGB2RGB’, ‘COLOR_BayerGB2RGBA’, ‘COLOR_BayerGB2RGB_EA’, ‘COLOR_BayerGB2RGB_VNG’, ‘COLOR_BayerGBRG2BGR’, ‘COLOR_BayerGBRG2BGRA’, ‘COLOR_BayerGBRG2BGR_EA’, ‘COLOR_BayerGBRG2BGR_VNG’, ‘COLOR_BayerGBRG2GRAY’, ‘COLOR_BayerGBRG2RGB’, ‘COLOR_BayerGBRG2RGBA’, ‘COLOR_BayerGBRG2RGB_EA’, ‘COLOR_BayerGBRG2RGB_VNG’, ‘COLOR_BayerGR2BGR’, ‘COLOR_BayerGR2BGRA’, ‘COLOR_BayerGR2BGR_EA’, ‘COLOR_BayerGR2BGR_VNG’, ‘COLOR_BayerGR2GRAY’, ‘COLOR_BayerGR2RGB’, ‘COLOR_BayerGR2RGBA’, ‘COLOR_BayerGR2RGB_EA’, ‘COLOR_BayerGR2RGB_VNG’, ‘COLOR_BayerGRBG2BGR’, ‘COLOR_BayerGRBG2BGRA’, ‘COLOR_BayerGRBG2BGR_EA’, ‘COLOR_BayerGRBG2BGR_VNG’, ‘COLOR_BayerGRBG2GRAY’, ‘COLOR_BayerGRBG2RGB’, ‘COLOR_BayerGRBG2RGBA’, ‘COLOR_BayerGRBG2RGB_EA’, ‘COLOR_BayerGRBG2RGB_VNG’, ‘COLOR_BayerRG2BGR’, ‘COLOR_BayerRG2BGRA’, ‘COLOR_BayerRG2BGR_EA’, 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‘COLOR_Lab2RGB’, ‘COLOR_Luv2BGR’, ‘COLOR_Luv2LBGR’, ‘COLOR_Luv2LRGB’, ‘COLOR_Luv2RGB’, ‘COLOR_M_RGBA2RGBA’, ‘COLOR_RGB2BGR’, ‘COLOR_RGB2BGR555’, ‘COLOR_RGB2BGR565’, ‘COLOR_RGB2BGRA’, ‘COLOR_RGB2GRAY’, ‘COLOR_RGB2HLS’, ‘COLOR_RGB2HLS_FULL’, ‘COLOR_RGB2HSV’, ‘COLOR_RGB2HSV_FULL’, ‘COLOR_RGB2LAB’, ‘COLOR_RGB2LUV’, ‘COLOR_RGB2Lab’, ‘COLOR_RGB2Luv’, ‘COLOR_RGB2RGBA’, ‘COLOR_RGB2XYZ’, ‘COLOR_RGB2YCR_CB’, ‘COLOR_RGB2YCrCb’, ‘COLOR_RGB2YUV’, ‘COLOR_RGB2YUV_I420’, ‘COLOR_RGB2YUV_IYUV’, ‘COLOR_RGB2YUV_YV12’, ‘COLOR_RGBA2BGR’, ‘COLOR_RGBA2BGR555’, ‘COLOR_RGBA2BGR565’, ‘COLOR_RGBA2BGRA’, ‘COLOR_RGBA2GRAY’, ‘COLOR_RGBA2M_RGBA’, ‘COLOR_RGBA2RGB’, ‘COLOR_RGBA2YUV_I420’, ‘COLOR_RGBA2YUV_IYUV’, ‘COLOR_RGBA2YUV_YV12’, ‘COLOR_RGBA2mRGBA’, ‘COLOR_XYZ2BGR’, ‘COLOR_XYZ2RGB’, ‘COLOR_YCR_CB2BGR’, ‘COLOR_YCR_CB2RGB’, ‘COLOR_YCrCb2BGR’, ‘COLOR_YCrCb2RGB’, ‘COLOR_YUV2BGR’, ‘COLOR_YUV2BGRA_I420’, ‘COLOR_YUV2BGRA_IYUV’, ‘COLOR_YUV2BGRA_NV12’, ‘COLOR_YUV2BGRA_NV21’, ‘COLOR_YUV2BGRA_UYNV’, ‘COLOR_YUV2BGRA_UYVY’, 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例程 14.2：颜色空间转换

    # 14.2 OpenCV 颜色空间转换类型# 读取原始图像imgBGR = cv.imread("../images/imgLena.tif", flags=1)  # 读取为BGR彩色图像print(imgBGR.shape)imgRGB = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2RGB)  # BGR 转换为 RGB, 用于 PyQt5, matplotlibimgGRAY = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2GRAY)  # BGR 转换为灰度图像imgHSV = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2HSV)  # BGR 转换为 HSV 图像imgYCrCb = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2YCrCb)  # BGR转YCrCbimgHLS = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2HLS)  # BGR 转 HLS 图像imgXYZ = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2XYZ)  # BGR 转 XYZ 图像imgLAB = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2LAB)  # BGR 转 LAB 图像imgYUV = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2YUV)  # BGR 转 YUV 图像# 调用matplotlib显示处理结果titles = ['BGR', 'RGB', 'GRAY', 'HSV', 'YCrCb', 'HLS', 'XYZ', 'LAB', 'YUV']images = [imgBGR, imgRGB, imgGRAY, imgHSV, imgYCrCb,imgHLS, imgXYZ, imgLAB, imgYUV]plt.figure(figsize=(10, 8))for i in range(9):plt.subplot(3, 3, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')plt.title(titles[i])plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.tight_layout()plt.show()

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【本节完】

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