【opencv_python学习之三】图像处理（一）更改色彩模式

1、修改颜色模式

1.1、相关知识介绍

• 颜色模式：是将某种颜色表现为数字形式的模型，或者说是一种记录图像颜色的方式。分为：RGB模式、CMYK模式、HSB模式、Lab颜色模式、位图模式、灰度模式、索引颜色模式、双色调模式和多通道模式。

• RGB模式：利用了红、绿、蓝三原色的原理展现色彩，对机器比较友好，是最传统的方式，电视机等屏幕就是采用这种方式。

• HSB模式：也叫做HSV，利用色相、饱和度、明度的原理展现色彩，对人类比较友好。

• 灰度模式： 用单一色调表现图像，用0到255的不同灰度值来表示图像, 0表示黑色, 255表示白色。

• HSV(HSB)模式的范围
  8-bit图片中
  PS中的HSV范围，H是0-360，S是0-1，V（B）是0-1
  opencv中的HSV范围，H是0-180，S是0-255，V是0-255
  转换方式
  把PS中H的值除以2，S乘255，V乘255，可以得到对应的opencv的HSV值

1.2、提取图片中的粉色

1.2.1、思路

a. 加载图片c.png
b. 将图片c.png从RGB模式改成HSV模式
c. 选取粉色区域

这里为什么要转成HSV模式而不是直接使用RGB模式，有些疑惑，于是我按照RGB模式取了粉色区域，运行后发现并没有选取出来。所以猜测，转成HSV后区域是连贯的，可使用inRange选区。

1.2.2、代码

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('c.png')

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_pink = np.array([160,20,20])
upper_pink = np.array([168,255,255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_pink, upper_pink)

res = cv2.bitwise_and(img, img, mask= mask)

cv2.imshow('frame',img)
cv2.imshow('mask',mask)
cv2.imshow('res',res)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

1.2.3、运行结果

图 1.1

1.2.4、知识点

• imread

函数:  cv2.imread(filename[, flags]) → retva
描述:  读取一张图片, 并返回图片句柄
参数:  filename[要加载的图片路径]
       flags[加载图片的data type, 具体参考备注1]
返回:  retva[图片句柄]
备注1: >0[三通道图片]
       =0[灰阶图片]
       <0[带透明通道的图片]
备注2: 支持的图片 *.bmp, *.dib, *.jpeg, *.jpg, *.jpe, *.jp2, *.png, *.pbm, *.pgm, *.ppm, *.sr, *.ras, *.tiff, *.tif

• cvrColor

函数:  cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]]) →  dst
描述:  将图片从一种颜色模式转成另一种颜色模式
参数:  src[要转换的源图片, 可以是uint8、uint16或float等]
       dst[转换后的目标图片]
       code[转换标识符, 具体见备注1]
返回:  dst[转换后的目标图片]
备注1：RGB与GRAY转换的标识有[CV_BGR2GRAY, CV_RGB2GRAY, CV_GRAY2BGR, CV_GRAY2RGB]
       RGB与CIE XYZ.Rec的转换标识有[CV_BGR2XYZ, CV_RGB2XYZ, CV_XYZ2BGR, CV_XYZ2RGB]
       RGB与YCrCb的转换标识有[CV_BGR2YCrCb, CV_RGB2YCrCb, CV_YCrCb2BGR, CV_YCrCb2RGB] 
       RGB与HSV的转换标识有[CV_BGR2HSV, CV_RGB2HSV, CV_HSV2BGR, CV_HSV2RGB] 
       RGB与CIE L*a*b*的转换标识有[CV_BGR2Lab, CV_RGB2Lab, CV_Lab2BGR, CV_Lab2RGB]
       RGB与CIE L*u*v* 的转换标识有[CV_BGR2Luv, CV_RGB2Luv, CV_Luv2BGR, CV_Luv2RGB]
       RGB与Bayer的转换标识有[CV_BayerBG2BGR, CV_BayerGB2BGR, CV_BayerRG2BGR, CV_BayerGR2BGR, CV_BayerBG2RGB, CV_BayerGB2RGB, CV_BayerRG2RGB, CV_BayerGR2RGB]

转换标识诸如cv2.COLOR_BGR2HSV这类，可以使用以下方式查看所有的标识

>>> import cv2
>>> flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]
>>> print flags

• inRange

函数: cv2.inRange(src, lowerb, upperb[, dst]) → dst
描述: 检查数组srv是否在lowerb数组和upperb数组之间, 将svr中符合条件的值置为255，不符合条件的值置为0
参数: src[要检查的数组]
      lowerb[检查条件的下界]
      upperb[检查条件的上界]
返回: dst[经过筛选处理后的数组(0和255组成)]

• bitwise_and

函数: cv2.bitwise_and(src1, src2[, dst[, mask]]) → dst
描述: 将src1和src2以mask方式按位合并
参数: src1[要操作的源数组1]
      src2[要操作的源数组2]
      mask[标识, 标识了哪些位置要按位合并(255合并, 0置为0)]
返回: dst[处理后的数组]

• 如何通过RGB获取HSV的颜色值

可以参考以下方法

>>> green = np.uint8([[[0,255,0 ]]])
>>> hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)
>>> print hsv_green
[[[ 60 255 255]]]

附录

在本篇文章中所有示例所处理的图片为下图0.1，图片名字为a.png。

图 0.1

下图0.2, 图片名字为b.png

图 0.2

下图0.3, 图片名字为c.png

图 0.3

本文参考文章

Changing Colorspaces

【opencv】目标识别——HSV颜色识别

Operations on Arrays

Miscellaneous Image Transformations