Python图像识别-Opencv05 色彩

色彩处理

RGB色彩空间是一种比较常见的色彩空间。除此之外比较常见的色彩空间还包括GRAY色彩空间（灰度图像）、YCrCb色彩空间、HSV色彩空间、HLS色彩空间、CLELuv*色彩空间、Bayer色彩空间等。

不同的色彩空间从不同的角度理解颜色，表示颜色。不同的色彩空间是图像的不同表示形式。

实践中，为了更方便地处理某个具体问题，经常要用到色彩空间类型转换。色彩空间类型转换是指，将图像从一个色彩空间转换到另外一个色彩空间。例如，使用HSV色彩空间能够更方便地找到图像中的皮肤，因此在处理皮肤时可以将图像从其它空间转换到HSV色彩空间，再进行处理。又例如，灰度空间与色彩空间相比，在进行图像特征提取、距离计算时更加简单、方便，因此在进行上述处理时，可以先将图像从其它色彩空间转换到灰度色彩空间。

GRAY色彩空间

当图像由RGB色彩空间转换至GRAY色彩空间时，其处理方法如下

GRAY = 0.299R + 0.587G + 0.114*B

上述是标准转换方式，也是Opencv中使用的转换方式。有时也可以采用简化形式转换：

GRAY = （R + G + B)/3

当图像由DRAY色彩空间转换至RGB色彩空间时没最终所有通道都是相同的：

R = GRAY

G = GRAY

B = GRAY

HSV色彩空间

RGB是从硬件角度提出的色彩空间，是一种被广泛接受的色彩空间。但是，该色彩空间过于抽象，在与人眼匹配的过程中可能存在一定差异，这使人们不能直接通过其感知具体的色彩。例如，现实中不可能使用每种颜料的百分比（RGB色彩空间）来形容一件衣服的颜色，而是更习惯使用值观的方式来感知颜色，HSV色彩空间提供了这样的方式。通过HSV色彩空间，能够更加方便地通过色调、饱和度、明亮度来感知颜色。其实，除了HSV色彩空间，其他大多数色彩空间都不方便人们直接理解和解释颜色。

1.色调

色调指光的颜色。色调与混合光谱中的主要光波长相关，如赤、橙、黄、绿、青、蓝、紫分表表示不同的色调。从波长的角度考虑，不同波长的光表现为不同的颜色，这实际上体现的是色调的差异。在HSV色彩空间中，色调H的取值范围是[0,360]，色调值0表示为红色，色调值300表示品红色。8位位图内每个像素点能表示的值只有2^8=256个，所以在8位位图内表示HSV图像时要把色调在[0,360]范围内的值映射到[0,255]范围内。Opencv直接把色调的值除以2，得到介于[0,180]的值，以适应8位二进制数（256个灰度级）的储存和表示范围。部分颜色对应的值如下
颜色色调Opencv内的值红色00黄色6030绿色12060青色18090蓝色240120品红色300150
确定取值范围后，就可以直接在图像的H通道内查找对应的值，从而找到特定的颜色。例如，在HSV图像中，H通道内的值为120的像素点对应蓝色，查找H通道内的值为120的像素点，找到的就是蓝色像素点。

2.饱和度

饱和度指色彩的鲜艳程度，表示色彩的相对纯净度。饱和度取决于色彩中灰色的占比，灰色占比越少，饱和度越高；灰色占比越大，饱和度越低。饱和度最高的色彩就是没有混合任何灰色（包括白色和黑色）的色彩，也就是纯色。灰色是一种极不饱和的颜色，它的饱和度值是0.如果颜色的饱和度很低，那么它计算所得的色调就不可靠，因为此时已经没有彩色信息只有灰色了。

饱和度等于所选颜色的纯度值和该颜色最大纯度值之间的比值，取值范围为[0,1]。当饱和度的值为0时，只有灰度。进行色彩空间转换后，为了适应8位位图的256个灰度级，需要将新色彩空间内的数值映射至[0,255.范围内。也就是说，要将饱和度的值从[0，1]映射到[0，255]

3.明度

明度指人眼感受到的色彩的明亮程度，反映的是人眼感受到的光的明暗程度。该指标与物体的反射度有关，同一个色调会有不同的明度差。对于无彩色（黑、白、灰），白色的明度最高，黑色的明度最低，在黑色与白色之间存在着不同明度的灰色。对于彩色图像来讲，明度值越高，图像越明亮；明度值越低，图像越暗。明度是视觉感知中的关键因素。当彩色图像的明度值低于一定程度时，呈现出的是黑白相片的效果。

明度的范围与饱和度的范围一致，都是[0,1]。同样，明度值在Opencv内也被映射到[0,255]。

HSV色彩空间使得取色更加直观。例如，在取值“色调=0 饱和度=1 明度=1”时，色调为深红色，而且颜色比较量；当取值“色调=120 饱和度-0.3 明度=0.4‘时，色彩为浅绿色，而且颜色较暗。

在上述基础上，通过分析不同对象对应的HSV值可以查找不同的对象。例如，通过分析得到皮肤的HSV值，就可以直接在图像内根据肤色的HSV值来查找人脸区域。

色彩空间转换

Opencv使用**cv2.cvtColor()**函数实现色彩空间的转换。该函数能够实现多个色彩空间之间的转换。

常见的code

cv2.imshow('img1',img)
img2 = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB)
cv2.imshow('img2',img2)
img3 = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow('img3',img3)
img4 = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('img4',img4)
img5 = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_RGB2GRAY)
cv2.imshow('img5',img5)
img6 = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow('img6',img6)
img7 = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_RGB2HSV)
cv2.imshow('img7',img7)

Opencv提供了几百种不同参数来实现众多色彩空间之间的转换，更多转换参数可以参考官网