這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了利用opencv怎么對圖像顏色的空間進(jìn)行轉(zhuǎn)換，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，發(fā)現(xiàn)的小伙伴們可以參考一下：

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opencv常用的樣色空間包括RGB， HSV和YUV等。RGB顏色空間是基于三基色原理二形成的，常用于圖像顯示系統(tǒng)中；HSV描述的色度，飽和度，亮度這些表示顏色得方法，常用于描述色彩變化；YUV是通過亮度和色度來描述顏色，色度由UV通道組合而成。

opencv提供cvtColor（inputArray src， outputArray dst， int code， int dstCn = 0）

src是輸入圖像原，可以是8位CV_8U或者16位CV_16U無符號整形，或者單精度浮點數(shù)CV_32F；code是顏色空間轉(zhuǎn)換模式，常用的有有CV_RGB2GRAY， CV_RGB2HSV,CV_BGR2HLS以及CV_BGR2YCrCb等。dstCn是目標(biāo)圖像的多通道設(shè)置，設(shè)置為0表示通道數(shù)自動從src和code處獲取。

opencv中默認(rèn)的通道BGR，因此在標(biāo)準(zhǔn)的24bit顏色空間圖像中最先存儲字節(jié)的是藍(lán)色部分，其次是綠色，最后字節(jié)存放紅色部分。cvtColor中對輸入原圖像有嚴(yán)格要求，對于非src要求類型。輸入圖像要歸一化到相應(yīng)類型中。在大多數(shù)場景下，為了更好的利用32為圖像的信息，一般在操作之前要先轉(zhuǎn)到src要求的類型，完成操作以后在轉(zhuǎn)會。

需要說明的是，在進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換時，RGB各個通道的范圍應(yīng)當(dāng)根據(jù)實際需要來進(jìn)行歸一化，如RGB轉(zhuǎn)到LUV通道時，需要將RGB歸一化為32為浮點數(shù)，及各個通道的值變化范圍是0到1；代碼如下：

img *= 1./255；
cvtColor（img， img，CV_BGR2Luv）；

例子RGB轉(zhuǎn)HSV

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
int main()
{
  cv::Mat srcImage = cv::imread("C:\\Users\\LP\\Desktop\\C++\\ConsoleApplication4\\ConsoleApplication4\\1.jpg");
  if (srcImage.empty())
  {
    return -1;
  } 
  cv::imshow("原圖像", srcImage);
  cv::Mat image_hsv, image_H, image_S, image_V, image_col;
  //HSV顏色空間轉(zhuǎn)換
  cv::cvtColor(srcImage, image_hsv, CV_BGR2HSV);
  cv::imshow("image_hsv", image_hsv);
  //YCrCb顏色空間轉(zhuǎn)換
  cv::cvtColor(srcImage, image_col, CV_BGR2YCrCb);
  cv::imshow("image_col", image_col);
  //HLS顏色空間轉(zhuǎn)換
  cv::cvtColor(srcImage, image_col, CV_BGR2HLS);
  cv::imshow("iamge_HLS", image_col);
  //Lab顏色空間轉(zhuǎn)換
  cv::cvtColor(srcImage, image_col, CV_BGR2Lab);
  cv::imshow("image_Lab", image_col);
  //分離HSV各個通道
  std::vector<cv::Mat> hsvChannels;
  cv::split(image_hsv, hsvChannels);
  //0通道為H分量，1通道為S分量，2通道為V分量
  image_H = hsvChannels[0];
  image_S = hsvChannels[1];
  image_V = hsvChannels[2];
  //分別顯示各通道圖像
  cv::imshow("image_H", image_H);
  cv::imshow("image_S", image_S);
  cv::imshow("image_V", image_V);
  
  cv::waitKey(0);
  return 0;
}

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