python实现opencv学习六：色彩空间转换

一：调用转换函数实现图像色彩空间转换

代码如下：

# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv
 
 
#色彩空间的转换
def color_space_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)#RGB转换为gray
    cv.imshow("gray", gray)
    hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)#RGB转换为hsv
    cv.imshow("hsv", hsv)
    yuv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2YUV)#RGB转换为yuv
    cv.imshow("yuv", yuv)
 
src = cv.imread("C://1.jpg")
cv.namedWindow("原来", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow("原来", src)
color_space_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
HSV色彩空间说明：

     H：0-180  S: 0-255 V： 0-255

二：色彩空间转换，利用inrange函数过滤视频中的颜色，实现跟踪某一颜色

# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv
import numpy as np
 
 
def nextrace_object_demo():
    capture = cv.VideoCapture("G:/1.mp4")#导入视频
    while True:
        ret, frame = capture.read()
        if ret == False:
            break
        hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)#转换色彩空间为hsv
        #设置白色的范围，跟踪视频中的白色
        lower_hsv = np.array([0, 0, 221])#设置过滤的颜色的低值
        upper_hsv = np.array([180, 30, 255])#设置过滤的颜色的高值
        mask = cv.inRange(hsv, lower_hsv, upper_hsv)#调节图像颜色信息（H）、饱和度（S）、亮度（V）区间，选择白色区域
        cv.imshow("video", frame)
        cv.imshow("mask", mask)
        if cv.waitKey(50) & 0xFF == ord('q'):
            break
 
nextrace_object_demo()
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
 可以通过下表对应颜色的数值过滤其他颜色

HSV颜色对应RGB的分量范围：

 

三：通道分离、合并，修改某一通道

涉及函数：

split() 将彩色图像分割成3个通道

merge()通道合并

# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv
import numpy as np
 
 
src = cv.imread("C://1.jpg")
cv.namedWindow("原来", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow("原来", src)
 
#通道分离，输出三个单通道图片
b, g, r = cv.split(src)#将彩色图像分割成3个通道
cv.imshow("blue", b)
cv.imshow("green", g)
cv.imshow("red", r)
 
#通道合并
src = cv.merge([b, g, r])
cv.imshow("合并", src)
 
#修改某个通道的值
src[:, :, 2] = 100
cv.imshow("单通道", src)
 
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()