OpenCV轻松入门_面向python（第四章色彩空间类型转换）

4.1色彩空间基础

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 。
色彩空间 也称为颜色空间、彩色空间、颜色模型、彩色系统、彩色模型、色彩模型等。

例如，在使用OpenCV 处理图像时，可能会在 RGB 色彩空间和 HSV 色彩空间之间进行转换。在进行图像的特征提取 、距离计算时，往往先将图像从 RGB 色彩空间处理为灰度色彩空间。

GRAY色彩空间

GRAY （灰度图像 ）通常指 8 位 灰度图，其具有 256 个灰度级，像素值的范围是[0,255]。

当图像由 RGB 色彩空间转换为 GRAY 色彩空间时，
标准的转换方式：

Gray=0.299⋅𝑅+0.587⋅𝐺+0.114⋅BGray = 0.299 · 𝑅 + 0.587 · 𝐺 + 0.114 · BGray=0.299⋅R+0.587⋅G+0.114⋅B
简化形式：
Gray=R+G+B3 \text{Gray} = \frac{R + G + B}{3} Gray=3R+G+B

XYZ色彩空间

XYZ 色彩空间是由 CIE（International Commission on Illumination 定义的，是一种更便于计算的色彩空间，它可以与 RGB 色彩空间相互转换。

将 RGB 色彩空间转换为 XYZ 色彩空间，其转换形式为：

XYZ\]=\[0.4124530.3575800.1804230.2126710.7151600.0721690.0193340.1191930.950227\]⋅\[RGB\] \\begin{bmatrix} X \\\\ Y \\\\ Z \\end{bmatrix} = \\begin{bmatrix} 0.412453 \& 0.357580 \& 0.180423 \\\\ 0.212671 \& 0.715160 \& 0.072169 \\\\ 0.019334 \& 0.119193 \& 0.950227 \\end{bmatrix} \\cdot \\begin{bmatrix} R \\\\ G \\\\ B \\end{bmatrix} XYZ = 0.4124530.2126710.0193340.3575800.7151600.1191930.1804230.0721690.950227 ⋅ RGB 将 XYZ 色彩空间转换为 RGB 色彩空间，其转换形式为： \[RGB\]=\[3.240479−1.53715−0.498535−0.9692561.8759910.0415560.055648−0.2040431.057311\]⋅\[XYZ\] \\begin{bmatrix} R \\\\ G \\\\ B \\end{bmatrix} = \\begin{bmatrix} 3.240479 \& -1.53715 \& -0.498535 \\\\ -0.969256 \& 1.875991 \& 0.041556 \\\\ 0.055648 \& -0.204043 \& 1.057311 \\end{bmatrix} \\cdot \\begin{bmatrix} X \\\\ Y \\\\ Z \\end{bmatrix} RGB = 3.240479−0.9692560.055648−1.537151.875991−0.204043−0.4985350.0415561.057311 ⋅ XYZ **为什么有负值？** ：因为**RGB** 色彩空间（如**sRGB** ）的色域（**Gamut** ）无法覆盖所有可见颜色。有些在**XYZ** 空间中存在的颜色，在**RGB** 空间中无法用正值的R、G、B来表示。这些负值在计算过程中是必要的，但在最终显示时，所有**RGB** 分量会被**钳制（Clamp）** 在0到1（或0到255）的范围内 ### YCrCb色彩空间 在 **YCrCb** 色彩空间中，**Y** 代表光源的亮度，色度信息保存在 **Cr** 和 **Cb** 中，其中，**Cr** 表示红色分量信息，**Cb** 表示蓝色分量信息。 亮度给出了颜色亮或暗的程度信息，该信息可以通过照明中强度成分的**加权和** 来计算。在**RGB** 光源中，绿色分量的影响最大，蓝色分量的影响最小。 **亮度分量 (Y):** Y=0.299⋅R+0.587⋅G+0.114⋅B Y = 0.299 \\cdot R + 0.587 \\cdot G + 0.114 \\cdot B Y=0.299⋅R+0.587⋅G+0.114⋅B **色度分量 (Cr 和 Cb):** Cr=(R−Y)×0.713+deltaCb=(B−Y)×0.564+delta \\begin{aligned} C_r \&= (R - Y) \\times 0.713 + {delta} \\\\ C_b \&= (B - Y) \\times 0.564 + {delta} \\end{aligned} CrCb=(R−Y)×0.713+delta=(B−Y)×0.564+delta 式中 **delta** 的值为： delta={128,8 位图像32768,16 位图像0.5,单精度图像 \\text{delta} = \\begin{cases} 128, \& 8 \\, \\text{位图像} \\\\ 32768, \& 16 \\, \\text{位图像} \\\\ 0.5, \& \\text{单精度图像} \\end{cases} delta=⎩ ⎨ ⎧128,32768,0.5,8位图像16位图像单精度图像 从 **YCrCb** 色彩空间到 **RGB** 色彩空间的转换公式为： R=Y+1.403⋅(Cr−delta)G=Y−0.714⋅(Cr−delta)−0.344⋅(Cb−delta)B=Y+1.773⋅(Cb−delta) \\begin{aligned} R \&= Y + 1.403 \\cdot (Cr - \\text{delta}) \\\\ G \&= Y - 0.714 \\cdot (Cr - \\text{delta}) - 0.344 \\cdot (Cb - \\text{delta}) \\\\ B \&= Y + 1.773 \\cdot (Cb - \\text{delta}) \\end{aligned} RGB=Y+1.403⋅(Cr−delta)=Y−0.714⋅(Cr−delta)−0.344⋅(Cb−delta)=Y+1.773⋅(Cb−delta) > **注意：** 式中 delta 的值与上面公式中的 delta 值相同。 ### HSV色彩空间 **RGB** 是从硬件的角度提出的颜色模型，在与人眼匹配的过程中可能存在一定的差异，**HSV** 色彩空间是一种面向视觉感知的颜色模型。**HSV** 色彩空间从心理学和视觉的角度出发，指出人眼的色彩知觉主要包含三要素：**色调** （**Hue** ，也称为色相）、**饱和度** **（Saturation）** 、**亮度** **（Value）**，色调指光的颜色，饱和度是指色彩的深浅程度，亮度指人眼感受到的光的明暗程度。 * 色调H：色调与混合光谱中的主要光波长相关，例如"赤橙黄绿青蓝紫"分别表示不同的色调。如果从波长的角度考虑，**不同波长的光表现为不同的颜色，实际上它们体现的是色调的差异**。 * 饱和度S：指相对纯净度，或一种颜色混合白光的数量。纯谱色是全饱和的，像深红色（红加白）和淡紫色（紫加白）这样的彩色是欠饱和的，**饱和度与所加白光的数量成反比**。 * 亮度V：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。对于色彩来讲，如果在其中掺入的白色越多，则其亮度越高；如果在其中掺入的黑色越多，则其亮度越低。 将 RGB 色彩空间转换为 HSV 色彩空间的公式： **值 (Value)：** V=max⁡(R,G,B) V = \\max(R, G, B) V=max(R,G,B) **饱和度 (Saturation)：** S={V−min⁡(R,G,B)V,V≠00,其他情况 S = \\begin{cases} \\frac{V - \\min(R, G, B)}{V}, \& V \\neq 0 \\\\ 0, \& \\text{其他情况} \\end{cases} S={VV−min(R,G,B),0,V=0其他情况 **色相 (Hue)：** H={60(G−B)V−min⁡(R,G,B),V=R120+60(B−R)V−min⁡(R,G,B),V=G240+60(R−G)V−min⁡(R,G,B),V=B H = \\begin{cases} \\frac{60(G - B)}{V - \\min(R, G, B)}, \& V = R \\\\ 120 + \\frac{60(B - R)}{V - \\min(R, G, B)}, \& V = G \\\\ 240 + \\frac{60(R - G)}{V - \\min(R, G, B)}, \& V = B \\end{cases} H=⎩ ⎨ ⎧V−min(R,G,B)60(G−B),120+V−min(R,G,B)60(B−R),240+V−min(R,G,B)60(R−G),V=RV=GV=B **色相修正（处理 H\<0H \< 0H\<0 的情况）：** H={H+360,H\<0H,其他情况 H = \\begin{cases} H + 360, \& H \<0 \\\\ H, \& \\text{其他情况} \\end{cases} H={H+360,H,H\<0其他情况 **HSV** 色彩空间各分量的**取值范围**： S∈\[0,1\]V∈\[0,1\]H∈\[0,360\] \\begin{aligned} S \&\\in \[0, 1\] \\\\ V \&\\in \[0, 1\] \\\\ H \&\\in \[0, 360\] \\end{aligned} SVH∈\[0,1\]∈\[0,1\]∈\[0,360

HLS色彩空间

HLS 色彩空间包含的三要素是色调 H（Hue）、光亮度/明度 L（Lightness）、饱和（Saturation）。

与 HSV 色彩空间类似，只是 HLS 色彩空间用"光亮度/明度 L（lightness） "替换了"亮度 （Value）"。

• 色调 ：表示人眼所能感知的颜色，在 HLS 模型中，所有的颜色分布在一个平面的色调环上，整个色调环为 360 度的圆心角，不同的角度代表不同的颜色。
• 光亮度/明度：用来控制色彩的明暗变化，它的取值范围也是[0, 1]。我们通过光亮度/明度的大小来衡量有多少光线从物体表面反射出来。光亮度/明度对于眼睛感知颜色很重要，因为当一个具有色彩的物体处于光线太强或者光线太暗的地方时，眼睛是无法准确感知物体颜色的。
• 饱和度：使用[0, 1]的值描述相同色调、相同光亮度/明度下的色彩纯度变化。饱和度的值越大，表示颜色的纯度越高，颜色越鲜艳；反之，饱和度的值越小，色彩的纯度越低，颜色越暗沉。通常用该属性表示颜色的深浅，比如深绿色、浅绿色。

CIEL*a*b*色彩空间

CIEL*a*b*色彩空间是均匀色彩空间模型，它是面向视觉感知的颜色模型。从视觉感知均匀的角度来讲，人所感知到的两种颜色的区别程度，应该与这两种颜色在色彩空间中的距离成正比。在某个色彩空间中，如果人所观察到的两种颜色的区别程度，与这两种颜色在该色彩空间中对应的点之间的欧式距离成正比，则称该色彩空间为均匀色彩空间 。

CIEL*a*b* 色彩空间中的 L 分量用于表示像素的亮度 ，取值范围是[0,100]，表示从纯黑到纯白；a*分量表示从红色到绿色的范围 ，取值范围是[-127,127]；b*分量表示从黄色到蓝色的范围，取值范围是[-127,127]。

RGB 转 CIEL*a*b* 色彩空间

由于 CIEL*a*b* 色彩空间是在 CIE 的 XYZ 色彩空间的基础上发展起来的，在具体处理时，需要先将 RGB 转换为 XYZ 色彩空间，再将其转换到 CIEL*a*b* 色彩空间。

RGB → XYZ 转换：

归一化：

X=XXn,Xn=0.950456 X = \frac{X}{X_n}, \quad X_n = 0.950456 X=XnX,Xn=0.950456
Z=ZZn,Zn=1.088754 Z = \frac{Z}{Z_n}, \quad Z_n = 1.088754 Z=ZnZ,Zn=1.088754

XYZ → CIEL*a*b* 转换

计算 L*

L={116⋅Y13−16,Y>0.008856903.3⋅Y,其他情况 L = \begin{cases} 116 \cdot Y^{\frac{1}{3}} - 16, & Y > 0.008856 \\ 903.3 \cdot Y, & \text{其他情况} \end{cases} L={116⋅Y31−16,903.3⋅Y,Y>0.008856其他情况

计算 a* 和 b*

a=500⋅(f(X)−f(Y))+δ a = 500 \cdot ( f(X) - f(Y) ) + \delta a=500⋅(f(X)−f(Y))+δ
b=200⋅(f(Y)−f(Z))+δ b = 200 \cdot ( f(Y) - f(Z) ) + \delta b=200⋅(f(Y)−f(Z))+δ

其中：

f(t)={t13,t>0.0088567.787t+16116,其他情况 f(t) = \begin{cases} t^{\frac{1}{3}}, & t > 0.008856 \\ 7.787t + \frac{16}{116}, & \text{其他情况} \end{cases} f(t)={t31,7.787t+11616,t>0.008856其他情况

δ={128,8 位图像0,单精度图像 \delta = \begin{cases} 128, & \text{8 位图像} \\ 0, & \text{单精度图像} \end{cases} δ={128,0,8 位图像单精度图像

数值范围

L∈[0,100] L \in [0,100] L∈[0,100]
a∈[−127,127] a \in [-127,127] a∈[−127,127]
b∈[−127,127] b \in [-127,127] b∈[−127,127]

CIEL*u*v*色彩空间

CIEL*u*v*色彩空间同 CIEL*a*b*色彩空间一样，都是均匀的颜色模型。CIEL*u*v*色彩空间与设备无关，适用于显示器显示和根据加色原理进行组合的场合，该模型中比较强调对红色的表示，即对红色的变化比较敏感，但对蓝色的变化不太敏感。

从 RGB 色彩空间到 XYZ 色彩空间的转换：

XYZ\]=\[0.4124530.3575800.1804230.2126710.7151600.0721690.0193340.1191930.950227\]⋅\[RGB\] \\begin{bmatrix} X \\\\ Y \\\\ Z \\end{bmatrix} = \\begin{bmatrix} 0.412453 \& 0.357580 \& 0.180423 \\\\ 0.212671 \& 0.715160 \& 0.072169 \\\\ 0.019334 \& 0.119193 \& 0.950227 \\end{bmatrix} \\cdot \\begin{bmatrix} R \\\\ G \\\\ B \\end{bmatrix} XYZ = 0.4124530.2126710.0193340.3575800.7151600.1191930.1804230.0721690.950227 ⋅ RGB 从 **XYZ** 色彩空间到 CIEL\*u\*v\* 色彩空间的转换: L={116⋅Y13−16,Y\>0.008856903.3⋅Y,其他情况 L = \\begin{cases} 116 \\cdot Y\^{\\frac{1}{3}} - 16, \& Y \> 0.008856 \\\\ 903.3 \\cdot Y, \& \\text{其他情况} \\end{cases} L={116⋅Y31−16,903.3⋅Y,Y\>0.008856其他情况 u′=4XX+15Y+3Z u' = \\frac{4X}{X + 15Y + 3Z} u′=X+15Y+3Z4X v′=9YX+15Y+3Z v' = \\frac{9Y}{X + 15Y + 3Z} v′=X+15Y+3Z9Y u=13⋅L⋅(u′−un),un=0.19793943 u = 13 \\cdot L \\cdot (u' - u_n), \\quad u_n = 0.19793943 u=13⋅L⋅(u′−un),un=0.19793943 v=13⋅L⋅(v′−vn),vn=0.46831096 v = 13 \\cdot L \\cdot (v' - v_n), \\quad v_n = 0.46831096 v=13⋅L⋅(v′−vn),vn=0.46831096 所得结果中各个值的取值范围分别为： * L∈\[0,100\]L \\in \[0,100\]L∈\[0,100

• u∈[−134,220]u \in [-134,220]u∈[−134,220]
• v∈[−140,122]v \in [-140,122]v∈[−140,122]

Bayer色彩空间

Bayer 色彩空间（Bayer 模型）被广泛地应用在 CCD 和 CMOS 相机中。它能够从单平面 R、G、B 交错表内获取彩色图像。

输出的 RGB 图像的像素点值，是根据当前点的 1 个、2 个或 4 个邻域像素点的相同颜色的像素值获得的。上述模式能够通过移动一个左边的像素或者上方的像素来完成修改。

色彩空间	特点	典型应用场景（具体）
GRAY 灰度	单通道，仅含亮度信息，无颜色	- 人脸检测（Haar、LBP 特征基于灰度） - OCR（字符识别前先转灰度） - 医学影像（X 光片、CT 图像） - 边缘检测（Sobel、Canny 算子常用灰度图）
CIE XYZ	CIE 标准表色系统，线性空间，与设备无关	- 作为 Lab/Luv 等感知均匀色彩空间的中间空间 - 打印机、扫描仪、显示器的 ICC 颜色管理 - 科学测量与颜色匹配（光源光谱分析）
YCrCb	分离亮度与色度，源自视频编码	- 数字电视信号传输（PAL、NTSC、HDTV） - 视频压缩（JPEG 图像压缩、H.264 视频编码） - 基于肤色的人脸检测（Cr-Cb 色度空间分割）
HSV	基于人眼感知：色相(H)、饱和度(S)、明度(V)	- 工业中基于颜色的物体检测（如流水线产品分拣） - 图像分割（检测红灯、绿植、目标衣物颜色） - Photoshop/美图软件的颜色选择器
HLS	与 HSV 类似，用亮度(Lightness)代替明度(Value)	- UI 设计和网页前端配色（HLS 更利于生成色彩渐变） - 亮度增强、图像美化（调整 Lightness 提升清晰度） - 游戏渲染中用于控制光照与颜色效果
CIEL*a*b*	感知均匀色彩空间，设备无关	- ΔE 颜色差异计算（油漆厂、纺织品、印刷行业对比标准色卡） - 照片修图中的色彩校正（如 Lightroom） - 食品工业检测（检测水果成熟度、咖啡烘焙程度）
CIEL*u*v*	与 CIEL*a*b* 类似，更适合显示器色彩计算	- 显示器/投影仪色彩校准（Display Calibration） - 光源一致性检测（确保 LED 灯、汽车车灯颜色一致） - 航空航天、军工中对夜视显示设备的色彩测试
Bayer	原始图像传感器格式，每像素仅记录 R/G/B 一种颜色	- 数码相机/单反相机 RAW 图像存储 - 手机摄像头传感器数据获取 - 工业相机（零件检测、自动化视觉） - 天文摄影（天文望远镜拍摄 RAW，后期 Demosaicing 处理）

4.2类型转换函数

在 OpenCV 内，我们使用 cv2.cvtColor()函数实现色彩空间的变换。该函数能够实现多个色彩空间之间的转换。其语法格式为：
dst = cv2.cvtColor( src, code [, dstCn] )

• dst 表示输出图像，与原始输入图像具有同样的数据类型和深度。
• src 表示原始输入图像。可以是 8 位无符号图像、16 位无符号图像，或者单精度浮点数等。
• code 是色彩空间转换码。
• dstCn 是目标图像的通道数。如果参数为默认的 0，则通道数自动通过原始输入图像和code 得到。

4.3类型转换实例

通过数组观察转换效果

通过函数 cv2.cvtColor()对图像 img 进行色彩空间的转换，并使用公式计算的方式对其中的像素点进行计算。

import cv2  
import numpy as np  
img = np.random.randint(0,256,size=[2,4,3],dtype=np.uint8)  
rst = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
print("img = \n",img)  
print("rst = \n",rst)  
print("像素点(1,0)直接计算得到的值=",  
img[1,0,0]*0.114+img[1,0,1]*0.587+img[1,0,2]*0.299)  
print("像素点(1,0)使用公式 cv2.cvtColor()转换值=",rst[1,0])

将灰度图像转换为 BGR 图像。

import cv2  
import numpy as np  
img = np.random.randint(0,256,size=[2,4],dtype=np.uint8)  
rst = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)  
print("img=\n",img)  
print("rst=\n",rst)

将图像在 BGR 和 RGB 模式之间相互转换。

import cv2  
import numpy as np  
img = np.random.randint(0,256,size = [2,4,3],dtype=np.uint8)  
rgb=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)  
bgr=cv2.cvtColor(rgb,cv2.COLOR_RGB2BGR)  
print("img=\n",img)  
print("rgb=\n",rgb)  
print("bgr=\n",bgr)

图像处理实例

将图像在 BGR 模式和灰度图像之间相互转换。

import cv2  
lena=cv2.imread("lena.jpg")  
gray=cv2.cvtColor(lena,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
rgb=cv2.cvtColor(gray,cv2.COLOR_GRAY2BGR)  
#==========打印 shape============print("lena.shape=",lena.shape)  
print("gray.shape=",gray.shape)  
print("rgb.shape=",rgb.shape)  
#==========显示效果============  
cv2.imshow("lena",lena)  
cv2.imshow("gray",gray)  
cv2.imshow("rgb",rgb)  
cv2.waitKey()  
cv2.destroyAllWindows()

将图像从 BGR 模式转换为 RGB 模式。

import cv2  
lena  = cv2.imread("D:\openCV\lena.jpg")  
rgb = cv2.cvtColor(lena,cv2.COLOR_BGR2RGB)  
cv2.imshow("lena",lena)  
cv2.imshow("rgb",rgb)  
cv2.waitKey()  
cv2.destroyAllWindows()

4.4 alpha通道

在 RGB 色彩空间三个通道的基础上，还可以加上一个 A 通道，也叫 alpha通道，表示透明度 。<这种 4 个通道的色彩空间被称为 RGBA 色彩空间 ，PNG 图像是一种典型的 4 通道图像。>alpha 通道的赋值范围是[0,1][0, 1][0,1]，或者[0,255][0, 255][0,255]，表示从透明到不透明。

分析alpha通道的值

import cv2  
import numpy as np  
img = np.random.randint(0,256,size = [2,3,3],dtype = np.uint8)  
bgra = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2BGRA)  
print("img= \n",img)  
print("bgra= \n",bgra)  
b,g,r,a=cv2.split(bgra)  
print("a=\n",a)  
a[:,:]=125  
bgra=cv2.merge([b,g,r,a])  
print("bgra=\n",bgra)

处理图像的alpha通道

import cv2  
img = cv2.imread("lena.jpg")  
bgra = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2BGRA)  
b,g,r,a = cv2.split(bgra)  
a[:,:]=125  
bgra125=cv2.merge([b,g,r,a])  
a[:,:]=0  
bgra0=cv2.merge([b,g,r,a])  
cv2.imshow("img",img)  
cv2.imshow("bgra",bgra)  
cv2.imshow("bgra125",bgra125)  
cv2.imshow("bgra0",bgra0)  
cv2.waitKey()  
cv2.destroyAllWindows()  
cv2.imwrite("bgra.png",bgra)  
cv2.imwrite("bgra125.png",bgra125)  
cv2.imwrite("bgra0.png",bgra0)

• 图(a)是原始图像 lena。
• 图(b)是由原始图像 lena 通过色彩空间转换得到的图像 bgra，该图像内 alpha 通道的值是默认值 255。
• 图©是将图像 bgra 中 alpha 通道值设置为 0 得到的。
• 图(d)是将图像 bgra 中 alpha 通道值设置为 125 得到的。

• 图(a)是保存的图像 bgra，该图像由原始图像 lena 通过色彩空间转换得到，该图像内 alpha通道的值是默认值 255。
• 图(b)是保存的图像 bgra125，该图像是将图像 bgra 中 alpha 通道值设置为 125 得到的。
• 图©是保存的图像 bgra0，该图像是将图像 bgra 中 alpha 通道值设置为 0 得到的。需要注意，在图像 bgra0 处于预览模式时，看起来可能是一幅黑色的图像，将其打开后就会看到它实际上是纯色透明的。