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该系列文章为 OpenCV+Python Tutorials的学习笔记
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颜色空间转换
cv2.cvtColor
- RGB就是指Red,Green和Blue,一副图像由这三个channel(通道)构成
- Gray就是只有灰度值一个channel
- HSV即Hue(色调),Saturation(饱和度)和Value(亮度)三个channel
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.
需要注意的是H的取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°，想提取红色时需注意取值应为-10~10（打比方）OpenCV中H的取值范围为0~180(8bit存储时),
例子
提取蓝色物体
HSV = cv2.cvtColor(Img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
H, S, V = cv2.split(HSV)
LowerBlue = np.array([100, 100, 50])
UpperBlue = np.array([130, 255, 255])
mask = cv2.inRange(HSV, LowerBlue, UpperBlue)
BlueThings = cv2.bitwise_and(Img, Img, mask=mask)
PS:
RGB在OpenCV中存储为BGR的顺序,数据结构为一个3D的numpy.array,索引的顺序是行,列,通道:
BGRImg = cv2.imread(ImgPath)
B = BGRImg[:, :, 0]
G = BGRImg[:, :, 1]
R = BGRImg[:, :, 2]也可以使用:
BGRImg = cv2.imread(ImgPath)
B, G, R = cv2.split(BGRImg)注意,cv2.split的速度比直接索引要慢,但cv2.split返回的是拷贝,直接索引返回的是引用(改变B就会改变BGRImg)
TIPS：本文所有代码均在/Src/ImageProcessing/ColorSpace/ColorSpaces.py