基于Python的OpenCV函数----cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])【颜色空间转换】

本文主要是介绍基于Python的OpenCV函数----cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])【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！

函数名称

cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]]) -> dst

摘要

将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。

描述

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，通道的顺序应该明确指定(RGB或BGR)。注意，OpenCV中的默认颜色格式通常被称为RGB，但实际上它是BGR(字节是颠倒的)。因此，标准(24位)彩色图像中的第一个字节将是一个8位的蓝色组件，第二个字节将是绿色的，第三个字节将是红色的。第四个、第五个和第六个字节将是第二个像素(蓝色、绿色、红色)，依此类推。
R、G、B通道的常规取值范围为:
–CV 8U图像从0到255
–对于cv16u图像，0到65535
–CV 32F图像从0到1
在线性变换的情况下，范围并不重要。但在非线性转换的情况下，输入RGB图像应该归一化到适当的值范围，以获得正确的结果，例如，对于RGB \f$\右列\f$ L\*u\*v\*转换。例如，如果您有一个32位浮点图像直接从一个8位图像转换而没有任何缩放，那么它将有0…255值范围而不是0…函数假设为1。所以，在调用#cvtColor之前，你需要先将图像缩小:

.   @code
.       img *= 1./255;
.       cvtColor(img, img, COLOR_BGR2Luv);
.   @endcode

如果您使用#cvtColor与8位图像，转换将有一些信息丢失。对于许多应用程序来说，这一点并不明显，但建议在需要全范围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，然后再转换回来。
如果转换增加了alpha通道，它的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。

参数说明

src：输入图像:8位无符号，16位无符号(CV_16UC…)，或单精度浮点。
dst：输出与src相同大小和深度的图像。
code：颜色空间转换代码(请参阅#ColorConversionCodes)。
dstCn：目标图像中的通道数;如果参数为0，则从src和代码自动获得通道的数量。
@see @ref imgproc_color_conversions
如果对8-bit图像使用cvtColor()函数进行转换将会由一些信息丢失。函数可以做下面类型的转换，需要说明的是在opencv2.x时颜色空间转换code用的宏定义是CV_前缀开头，而在opencv3.x版本其颜色空间转换code宏定义更改为COLOR_开头，而经验证，2.4.13版本中opencv同事支持这两种形式的写法。故下面表格会将两种code类型同时列出，以供参考：
在这里插入图片描述
这里列出的类型并不齐全，但是对于一般的图像处理已经够用。需要特别说明的是RGB–>GRAY的转换是我们常用的转换格式，其转换公式如下：

使用方法

import cv2
#将图片转换成灰度图
src_image1 = cv2.imread("../images/num/src01.jpg")
gray_image1 = cv2.cvtColor(src_image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("src_image1", src_image1)
gray_image1 = cv2.cvtColor(src_image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("gray_image1", gray_image1)
cv2.waitKey(0)