计算机视觉之浅析RGB/HSV与inRange函数

2023-09-18 10:05| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录 1.RGB色彩空间2.HSV色彩空间3.由RGB色彩空间转化为HSV色彩空间

1.RGB色彩空间

RGB色彩空间源于使用阴极射线管的彩色电视，RGB分别代表三个基色（R-红色、G-绿色、B-蓝色），具体的色彩值由三个基色叠加而成。在图像处理中，我们往往使用向量表示色彩的值，如(0,0,0)表示黑色、(255, 255, 255)表示白色。其中，255表示色彩空间被量化成255个数，最高亮度值为255（255 = 2^8 - 1，即每个色彩通道用8位表示）。在这个色彩空间中，有256256256种颜色。

⚠️：

(红red 绿green 蓝blue)三原色：取值范围都是：[0,255],[0,255],[0,255]在OpenCV中，RGB色彩空间的顺序是B，G，R 2.HSV色彩空间

HSV色彩空间（Hue-色调、Saturation-饱和度、Value-明度）将亮度从色彩中分解出来，在图像增强算法中用途很广，将图像从RGB色彩空间转换到了HSV色彩空间，以便更好地感知图像颜色。

H (Hue)色相:取值范围 [0,180]S (Saturation)饱和度，即色彩纯净度，0饱和度为白色；取值范围：[0,255]V (Value):明度 0明度为纯黑色；取值范围：[0,255] 在这里插入图片描述

3.由RGB色彩空间转化为HSV色彩空间

OpenCV为我们提供了特殊的函数：cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)，很方便的就可以将RGB色彩空间转化为HSV色彩空间。

import cv2 import numpy as np # 读取图片 image = cv2.imread('test_pic.JPG') cv2.namedWindow('BGR', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("BGR", image) # RGB转化到HSV dst = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据HSV提取头发 low_hsv = np.array([0, 0, 0]) #根据上图中把黑色的最低值依次写入array中 high_hsv = np.array([180, 255, 46]) #根据上图中把黑色的最高值依次写入array中 dst = cv2.inRange(dst, low_hsv, high_hsv) cv2.namedWindow('result', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("result", dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述左边是原图，右侧是过滤出来的黑色区域

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