3--OpenCV:图像色彩模型转换

什么是色彩模型

颜色模型指的是某个三维颜色空间中的一个可见光子集，它包含某个色彩域的所有色彩。一般而言，任何一个色彩域都只是可见光的子集，任何一个颜色模型都无法包含所有的可见光(通俗一点讲就是表示颜色的一种方式)

RGB颜色模型

RGB模型

在计算机体系中，最常用的颜色空间是RGB模型，常用于颜色显示和图像处理，三维坐标的模型形式，主要是易于实现RGB三原色的组合表达各种颜色方便屏幕显示。学过物理的我们应该知道，可见光谱是连续的，而三原色RGB混合能形成其他的颜色，并不是说物理上其他颜色的光是由三原色的光混合形成的，每种单色光都有自己独特的光谱，如黄光是一种单色光，但红色与绿色混合能形成黄色，原因是人的感官系统所致，因为人眼感光细胞就是由红绿蓝三种感光细胞组成的。只能说“将三原色光以不同的比例复合后，对人的眼睛可以形成与各种频率的可见光等效的色觉。”

原点到白色顶点的中轴线是灰度线，r、g、b三分量相等，强度可以由三分量的向量表示。RGB是通过红绿蓝三原色来描述颜色的颜色空间。是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间。我们采集到的彩色图像，一般就是被分成R、G、B的成分加以保存的。RGB色彩空间采用物理三基色表示，因而物理意义很清楚，适合电子显示屏工作。然而这一体制并不适应现实世界里人对于颜色的描述。因而，产生了其它不同的色彩空间表示法

RGB 的局限

• RGB 颜色空间利用三个颜色分量的线性组合来表示颜色，任何颜色都与这三个分量有关，而且这三个分量是高度相关的，所以连续变换颜色时并不直观，想对图像的颜色进行调整需要更改这三个分量才行。

• 自然环境下获取的图像容易受自然光照、遮挡和阴影等情况的影响，即对亮度比较敏感。而 RGB 颜色空间的三个分量都与亮度密切相关，即只要亮度改变，三个分量都会随之相应地改变，而没有一种更直观的方式来表达。

• 人眼对于这三种颜色分量的敏感程度是不一样的，在单色中，人眼对红色最不敏感，蓝色最敏感，所以 RGB 颜色空间是一种均匀性较差的颜色空间。如果颜色的相似性直接用欧氏距离来度量，其结果与人眼视觉会有较大的偏差。对于某一种颜色，我们很难推测出较为精确的三个分量数值来表示。

所以，RGB 颜色空间适合于显示系统，却并不适合于图像处理

RGB分类

• RGB16：每个像素用16比特位表示，占2个字节

  • RGB565：RGB分量分别使用5位、6位、5位

  • RGB555：RGB分量分别使用5位、5位、5位

  • 小知识--->如何获取各个5位上的值

    #include 
    using namespace std;
    struct Color 
    {
        unsigned int color : 15;
    };
    void getValueRGB555() 
    {
        Color xColor = { 0b110000011100011 };
        //0b11000 00111 00011
        cout <<"xColor:" << xColor.color << endl;
        int R = xColor.color >> 10;
        //0x03E0: 0000 11 1110 0000
        int G = (xColor.color & 0x03E0) >> 5;
        //0000  0001 1111
        int B = xColor.color & 0x001F;
        cout << "R:"<< R << endl;
        cout << "G:" << G << endl;
        cout << "B:" << B << endl;
    }
    int main() 
    {
        getValueRGB555();
        return 0;
    }
    

• RGB24格式:每个像素用24比特位表示，占3个字节,在内存中RGB各排列顺序为：BGR

• RGB32格式:每个像素用32比特位表示，占4个字节，R，G，B分量分别用8个bit表示，存储顺序为B，G，R，最后8个字节保留

  • ARGB32:本质就是带alpha通道的RGB24，与RGB32的区别在与，保留的8个bit用来表示透明，也就是alpha的值

  • 小知识--->如何获取各个8位上的值

  #include 
  using namespace std;
  void getValueRGB32()
  {
      int color = 0x0F0A0B0C;
      cout << "color:" << color << endl;
      int B = color >> 24;                    //第一个8位
      int G = (color & 0x00FF0000) >> 16;     //第二个8位
      int R = (color & 0x0000FF00) >> 8;      //第三个8位
      int A = color & 0x000000FF;             //最后一个8位
      cout << "B:" << B << endl;
      cout << "G:" << G << endl;
      cout << "R:" << R << endl;
      cout << "A:" << A << endl;
  }
  int main() 
  {
      getValueRGB32();
      return 0;
  }
  

HSV颜色模型

HSV模型

HSV(Hue, Saturation,Value)根据颜色直观特性创建的一种颜色空间，也称六角锥体模型（Hexcone Model），参数分别为色调（H），饱和度（S），明度（V）

色调H

用角度度量，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°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,紫色为300°；

饱和度S

饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0%～100%，值越大，颜色越饱和。

明度V

明度表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0%（黑）到100%（白）

取值范围

HSV颜色空间规定,H：0-360,S：0-1，V：0-1

opencv中的HSV范围，H：0-179，S：0-255，V：0-255

注意：

        ①函数cvtColor的使用，以及颜色模型的定义的规律---->2谐音to，表示转换的意思,下面COLOR_BGR2HSV的意思就是，颜色模型从BGR模式转换到HSV模式

        ②函数split的使用,分割Mat类型的img存入vector类型中，第一个维度即H,第二个维度就是S,第三个维度就是V

//split
#include 
#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;
int main() 
{
    Mat  img = imread("mm.jpg");
    imshow("img", img);
    Mat  result;
    cvtColor(img, result, COLOR_BGR2HSV);
    imshow("result", result);
    //分割
    vector hsv;
    split(result, hsv);
    imshow("H", hsv[0]);
    imshow("S", hsv[1]);
    imshow("V", hsv[2]);
    waitKey(0);
    return 0;
}

HLS颜色模型

HLS颜色空间，三个分量分别是色调（H）、亮度（L）、饱和度（S）

上图种可以看出，固定一个颜色（H）,那么随着饱和度

#include 
#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;
int main() 
{
    Mat  img = imread("mm.jpg");
    imshow("img", img);
    Mat  result;
    cvtColor(img, result, COLOR_BGR2HLS);
    imshow("result", result);
    waitKey(0);
    return 0;
}

（S,Chroma）的增加，颜色越来越深

取值范围

#include 
#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;
int main() 
{
    Mat  img = imread("mm.jpg");
    imshow("img", img);
    Mat  result;
    cvtColor(img, result, COLOR_BGR2HLS);
    imshow("result", result);
    waitKey(0);
    return 0;
}

LAB颜色模型

LAB颜色组成

• L- 亮度（光强）

• a - 颜色组成部分，从绿色 到 品红；

• b - 颜色组成部分，从 蓝色 到 黄色；

LAB颜色空间与RGB 颜色空间有着很大的不同。 在RGB颜色空间中， 色彩信息吧分为R、G、B三个空间，但它们都包含着亮度信息。与其不同，Lab颜色空间 L通道与颜色通道不想管，仅仅对亮度信息编码。 其他两个通道对颜色进行编码。

LAB特性

• 颜色感知统一，与我们感知色彩近似；

• 不依赖于对摄像和显示设备；

• 在Adobe Photoshop中被广泛是使用；

通过复杂的转换方程从RGB空间进行相互转换

#include 
#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;
int WinMain()
{
    Mat  img = imread("mm.jpg");
    imshow("img", img);
    Mat  result;
    cvtColor(img, result, COLOR_BGR2Lab);
    imshow("result", result);
    waitKey(0);
    return 0;
}

YCrCb颜色模型

YCbCr有的时候会被写作：YCBCR，是色彩空间的一种，通常会用于影片中的影像连续处理，或是数字摄影系统中。Y为颜色的亮度（luma）成分、而CB和CR则为蓝色和红色的浓度偏移量成分

YCrCb颜色组成

YCrCb颜色空间是从RGB颜色空间推导出来的，具有以下三个组成部分：

• Y - 亮度部分，是通过伽马校正后的RGB获取；

• Cr = R - Y （反映了 R与Y的偏差）

• Cb = B - Y （反映了B与Y的偏差）

YCrcb特性

• 将亮度和色彩成分分离到不同的通道；

• 在电视信息压缩传输中（Cr，Cb被降采样）被广泛使用；

• 与设想和显示设备有关系；

#include 
#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;
int WinMain()
{
    Mat  img = imread("mm.jpg");
    imshow("img", img);
    Mat  result;
    cvtColor(img, result, COLOR_BGR2YCrCb);
    imshow("result", result);
    waitKey(0);
    return 0;
}

opencv颜色模型转换

#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;
class CvtColor 
{
public:
    CvtColor(string filename) :mat(imread(filename)) {}
    void Show(string wname) 
    {
        imshow(wname, mat);
        cv::moveWindow(wname, 600, 100);        //移动wname窗口
    }
    void TransmitShow(string wname, int type) 
    {
        Mat result;
        cvtColor(mat, result, type);
        imshow(wname, result);
    }
private:
    Mat mat;
};
​
int WinMain()
{
    CvtColor* pC = new CvtColor("mm.jpg");
    pC->Show("原图像");
    pC->TransmitShow("hsv", COLOR_BGR2HSV);
    pC->TransmitShow("灰度", COLOR_BGR2GRAY);
    pC->TransmitShow("Lab", COLOR_BGR2Lab);
    pC->TransmitShow("YCrcb", COLOR_BGR2YCrCb);
    pC->TransmitShow("HLS", COLOR_BGR2HLS);
    waitKey(0);
    return 0;
}