cvtColor()學習

CvtColor
Void cv::cvtColor(InputArray src，
                        OutputArray dst，
                        INT code，
                        INT dstCn =0 
                        ）
    

將圖像從一個顏色空間轉換為另一個。

該函數將輸入圖像從一個顏色空間轉換為另一個顏色空間。在從RGB顏色空間轉換的情況下，應明確指定通道的順序（RGB或BGR）。請注意，OpenCV中的默認顏色格式通常稱為RGB，但實際上是BGR（字節相反）。因此，標准（24位）彩色圖像中的第一個字節將為8位藍色分量，第二個字節為綠色，第三個字節為紅色。第四，第五和第六個字節將是第二個像素（藍色，然后是綠色，然后是紅色），依此類推。

R，G和B通道值的常規范圍是：

• 0到255為CV_8U圖像
• 0到65535的CV_16U圖像
• 0到1用於CV_32F圖像

在線性變換的情況下，范圍無關緊要。但是在非線性變換的情況下，輸入RGB圖像應該被歸一化到適當的值范圍，以獲得正確的結果，例如RGB →L * u * v *轉換。例如，如果您有一個32位浮點圖像直接從8位圖像轉換而不進行任何縮放，那么它將具有0..255的值范圍而不是該函數假定的0..1。所以，在調用cvtColor之前，您需要先將圖像縮小：

img * = 1./255;
cvtColor（img，img，COLOR_BGR2Luv）;

如果您使用cvtColor與8位圖像，轉換將有一些信息丟失。對於許多應用程序，這並不會引人注目，但建議在需要全部顏色的應用程序中使用32位圖像，或者在操作之前轉換圖像然后轉換。

如果轉換添加了Alpha通道，其值將設置為相應通道范圍的最大值：CV_8U為255，CV_16U為65535，CV_32F為1。

參數

SRC	輸入圖像：8位無符號，16位無符號（CV_16UC ...）或單精度浮點。
DST	輸出與src相同大小和深度的圖像。
code	顏色空間轉換代碼（見cv :: ColorConversionCodes）。
dstCn	目的地圖像中的頻道數; 如果參數為0，則從src和代碼自動導出通道數。

也可以看看

Color conversions

例子：

camshiftdemo.cpp，edge.cpp，facedetect.cpp，ffilldemo.cpp，houghcircles.cpp，houghlines.cpp，lkdemo.cpp和watershed.cpp。

 

轉換模式

RGB ↔ GRAY

RGB模式增加移除alpha通道、改變通道順序、和16位RGB色彩模式（R5:G6:B5 或者 R5:G5:B5）的圖像之間的轉換、和灰度圖之間的轉換：

RGB[A] to Gray:Y←0.299⋅R+0.587⋅G+0.114⋅B

和

Gray to RGB[A]:R←Y,G←Y,B←Y,A←max(ChannelRange)

示例：

cvtColor(src, bwsrc, cv::COLOR_RGB2GRAY);

高級用法見cv::mixChannels

或者

cv::COLOR_BGR2GRAY, cv::COLOR_RGB2GRAY, cv::COLOR_GRAY2BGR, cv::COLOR_GRAY2RGB

RGB ↔ CIE XYZ.Rec 709 with D65 white point

X, Y and Z cover the whole value range (in case of floating-point images, Z may exceed 1).what’s the meaning of this sentence?

用法見：

cv::COLOR_BGR2XYZ, cv::COLOR_RGB2XYZ, cv::COLOR_XYZ2BGR, cv::COLOR_XYZ2RGB

RGB ↔ YCrCb JPEG (or YCC)

 

其中

 

Y, Cr, and Cb cover the whole value range.

用法見：

cv::COLOR_BGR2YCrCb, cv::COLOR_RGB2YCrCb, cv::COLOR_YCrCb2BGR, cv::COLOR_YCrCb2RGB

RGB ↔ HSV

在8位和16位圖像的情況下，R，G和B將轉換為浮點格式並縮放以適合0到1的范圍。

用法見：

cv::COLOR_BGR2HSV, cv::COLOR_RGB2HSV, cv::COLOR_HSV2BGR, cv::COLOR_HSV2RGB

RGB ↔ HLS

In case of 8-bit and 16-bit images, R, G, and B are converted to the floating-point format and scaled to fit the 0 to 1 range.

 

用法見：

cv::COLOR_BGR2HLS, cv::COLOR_RGB2HLS, cv::COLOR_HLS2BGR, cv::COLOR_HLS2RGB

RGB ↔ CIE L*a*b*

In case of 8-bit and 16-bit images, R, G, and B are converted to the floating-point format and scaled to fit the 0 to 1 range.

 

用法見：

cv::COLOR_BGR2Lab, cv::COLOR_RGB2Lab, cv::COLOR_Lab2BGR, cv::COLOR_Lab2RGB

RGB ↔ CIE L*u*v*

In case of 8-bit and 16-bit images, R, G, and B are converted to the floating-point format and scaled to fit 0 to 1 range.

The above formulae for converting RGB to/from various color spaces have been taken from multiple sources on the web, primarily from the Charles Poynton site http://www.poynton.com/ColorFAQ.html

用法見：

cv::COLOR_BGR2Luv, cv::COLOR_RGB2Luv, cv::COLOR_Luv2BGR, cv::COLOR_Luv2RGB

Bayer → RGB

The Bayer pattern is widely used in CCD and CMOS cameras. It enables you to get color pictures from a single plane where R,G, and B pixels (sensors of a particular component) are interleaved as follows:

 

The output RGB components of a pixel are interpolated from 1, 2, or 4 neighbors of the pixel having the same color. There are several modifications of the above pattern that can be achieved by shifting the pattern one pixel left and/or one pixel up. The two letters C and C in the conversion constants CV_Bayer C1C2 2BGR and CV_Bayer C1C2 2RGB indicate the particular pattern type. These are components from the second row, second and third columns, respectively. For example, the above pattern has a very popular "BG" type.

用法見：

cv::COLOR_BayerBG2BGR, cv::COLOR_BayerGB2BGR, cv::COLOR_BayerRG2BGR, cv::COLOR_BayerGR2BGR, 

cv::COLOR_BayerBG2RGB, cv::COLOR_BayerGB2RGB, cv::COLOR_BayerRG2RGB, cv::COLOR_BayerGR2RGB