庞峰Opencv学习(四)--颜色空间转换

本文主要是介绍庞峰Opencv学习(四)--颜色空间转换，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

今天学习了一下，BGR和HSV颜色空间以及二者间的转换，感觉还是写了程序印象才更加深刻，记得也更牢吧。

1. BGR空间相信大家都已经比较了解了，还是说一下HSV颜色空间吧。

H代表Hue即色度：这里的H以一个360°的转盘呈现，0°代表红色，直径上的端点互为补色，即合成为白色。

S代表Saturation即饱和度：通俗的来讲就是颜色纯不纯，数值越大表示颜色越纯。

V代表Value即纯度：可以理解为亮度Brightness，数值越大颜色显得越亮。

2. 函数进行一下介绍

ConverScale:使用线性变换转换数组

void cvConvertScale( const CvArr* src, CvArr* dst, double scale=1, double shift=0 );

在颜色空间的转换中，由于CvShowImage()函数只对8位无符号型颜色深度图像进行显示，所以需要将HSV空间的深度进行转换，而从HSV向BGR空间转换时也有同样的问题，如下面代码所示

3. 在8位无符号颜色深度的HSV空间中，H通道为0-180 S通道为0-1 V通道为0-255 在转换时需要特别注意，图2为从HSV空间通过单通道融合转换到BGR空间的图像，图3是在HSV空间通过CvCvtColor()函数复原的BGR图像。

#include "cv.h"
#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
#include "stdio.h"
void main()
{
//进行RGB到HSV空间的转换
IplImage* src = cvLoadImage("1.jpg");
cvNamedWindow("src");
cvShowImage("src",src);
cvWaitKey(0);
IplImage* hsv1 = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3);
IplImage* h1 = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);
IplImage* s1 = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);
IplImage* v1 = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);
//进行RGB2HSV
cvCvtColor(src,hsv1,CV_BGR2HSV);
cvSplit(hsv1,h1,s1,v1,NULL);
/*for(int y=0;y<h1->height;y++)
{
for (int x=0; x<h1->width;x++)
{
float hout = cvGetReal2D(h1,y,x);//由于8位最多保存255，所以这里只保存0-180
printf("%f ",hout);
}
}*/
/************************************************************************/
/* 得出H(色度)通道的值都是0到180的浮点值,而s(饱和度)通道为0到1，V(亮度)通道为0-255                                                                  */
/************************************************************************/
//*****将H通道转换为0-360高精度输出*********
IplImage* src_float = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F,3);
IplImage* hsv2 = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F,3);
IplImage* h2 = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F,1);
IplImage* s2 = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F,1);
IplImage* v2 = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F,1);
//进行8位无符号char向32位float转换
cvConvertScale(src,src_float,1.0 ,0);
cvCvtColor(src_float,hsv2,CV_RGB2HSV);
cvSplit(hsv2,h2,s2,v2,NULL);
/*	for(int y=0;y<h2->height;y++)
{
for (int x=0; x<h2->width;x++)
{
float hout = cvGetReal2D(h2,y,x);//0-(<360)
printf("%f ",hout);
}
}*/
//进行HSV向RGB的转换
IplImage* bgrMerge = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3);
IplImage *b1 = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);
IplImage *g1 = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);
IplImage *r1 = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);
cvConvertScale(h2,b1,(1.0/360)*255,0);//0-(<360)->0-255
cvConvertScale(s2,g1,255,0);
cvConvertScale(v2,r1,1.0,0);
cvMerge(b1,g1,r1,NULL,bgrMerge);
cvNamedWindow("merge");
cvShowImage("merge",bgrMerge);
cvWaitKey(0);
IplImage* bgrMerge2 = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3);
cvCvtColor(hsv1,bgrMerge2,CV_HSV2BGR);
cvNamedWindow("merge2");
cvShowImage("merge2",bgrMerge2);
cvWaitKey(0);
}