Python3与OpenCV3.3 图像处理（四）--色彩空间

一、本节简述

本节讲解图像色彩空间的处理和色彩空间的基础知识

二、色彩空间基础知识

什么是色彩空间，人们建立了多种色彩模型，以一维、二维、三维甚至四维空间坐标来表示某一色彩，这种坐标系统所能定义的色彩范围即色彩空间

色彩空间有很多，但是常用的色彩空间一共5种：RGB、HSV、HSI、YCrCb、YUV，简单讲一下这5个色彩空间。

• RGB就不用多说了，RGB是我门经常用到的；
• HSV也称六角锥体模型，是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间，这个颜色空间是本节课讲解的一个重点。
• HSI是从人的视觉系统出发，用色调（  Hue  ）、色饱和  度（  Saturation  或  Chroma  ）和亮度（  Intensity  或  Brightness  ）来描述颜色。  HSI  颜色空间可以用一个圆  锥空间模型来描述
• YCrCb主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后相容老式黑白电视，这个可以用来检测皮肤和检测人脸
• YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法（属于PAL），是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间。

三、色彩空间的转换

OpenCV提供多种将图像的色彩空间转换为另一个色彩空间的方法，转换方法的方法名一般为 “原色彩空间2需要转化的色彩空间”，下面我们以图像的RGB色彩转换为其他四种色彩空间和GRAY色彩空间。

def ColorSpace(image):
    """
    色彩空间转化
    RGB转换为其他色彩空间
    """
    gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    cv.imshow("gray",gray)
    hs