cvtColor()学习

1 CvtColor
2 Void cv::cvtColor(InputArray src，
3                         OutputArray dst，
4                         INT code，
5                         INT dstCn =0
6                         ）
7     

将图像从一个颜色空间转换为另一个。

该函数将输入图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。在从RGB颜色空间转换的情况下，应明确指定通道的顺序（RGB或BGR）。请注意，OpenCV中的默认颜色格式通常称为RGB，但实际上是BGR（字节相反）。因此，标准（24位）彩色图像中的第一个字节将为8位蓝色分量，第二个字节为绿色，第三个字节为红色。第四，第五和第六个字节将是第二个像素（蓝色，然后是绿色，然后是红色），依此类推。

R，G和B通道值的常规范围是：

• 0到255为CV_8U图像
• 0到65535的CV_16U图像
• 0到1用于CV_32F图像

在线性变换的情况下，范围无关紧要。但是在非线性变换的情况下，输入RGB图像应该被归一化到适当的值范围，以获得正确的结果，例如RGB →L * u * v *转换。例如，如果您有一个32位浮点图像直接从8位图像转换而不进行任何缩放，那么它将具有0..255的值范围而不是该函数假定的0..1。所以，在调用cvtColor之前，您需要先将图像缩小：

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

如果您使用cvtColor与8位图像，转换将有一些信息丢失。对于许多应用程序，这并不会引人注目，但建议在需要全部颜色的应用程序中使用32位图像，或者在操作之前转换图像然后转换。

如果转换添加了Alpha通道，其值将设置为相应通道范围的最大值：CV_8U为255，CV_16U为65535，CV_32F为1。

参数

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。

转换模式

RGB ? GRAY

RGB模式增加移除alpha通道、改变通道顺序、和16位RGB色彩模式（R5:G6:B5 或者 R5:G5:B5）的图像之间的转换、和灰度图之间的转换：

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：

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

高级用法见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?

用法见：

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.

用法见：

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

RGB ? HSV

在8位和16位图像的情况下，R，G和B将转换为浮点格式并缩放以适合0到1的范围。

用法见：

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.

用法见：

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.

用法见：

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

用法见：

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.

用法见：

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

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