OpenCV颜色变换cvtColor

OpenCV盘算机视觉开辟实践：基于Qt C++ - 商品搜索 - 京东
颜色变换是imgproc模块中一个常用的功能。我们生存中看到的大多数彩色图片都是RGB类型的，但是在举行图像处理时需要用到灰度图、二值图、HSV（六角锥体模子，这个模子中颜色的参数分别是色调H、饱和度S、明度V）、HSI等颜色制式，对此OpenCV提供了cvtColor()函数来实现这些功能，这个函数用来举行颜色空间的转换。随着OpenCV版本的升级，对于颜色空间种类的支持也越来越多，因此涉及差异颜色空间之间的转换，比如RGB和灰度的互转、RGB和HSV的互转等。
cvtColor函数声明如下：

1. void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 );

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参数阐明如下：

• src：用于输入图像，即要举行颜色空间变换的原图像，可以是Mat类。
  
• OutputArray dst：用于输出图像，即举行颜色空间变换后存储的图像，也可以是Mat类。
  
• code：表示转换的代码或标识，即在此确定将什么制式的图片转换成什么制式的图片。
  
• dstCn：表示目的图像通道数，默认取值为0，假如取值为0，就由src和code决定。
  
• InputArray和OutputArray：都是接口类，它们可以是Mat、Mat_<T>、Mat_<T, m, n>、vector<T>、vector<vector<T>>和vector<Mat>。
  

函数cvtColor的作用是将一个图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间，但是当从RGB向其他类型转换时，必须明确指出图像的颜色通道。值得留意的是，在OpenCV中，默认的颜色制式分列是BGR而非RGB。因此，对于24位颜色图像来说，前8位是蓝色，中间8位是绿色，最后8位是赤色。
需要留意的是，cvtColor()函数不能直接将RGB图像转换为二值图像，需要借助threshold函数。
我们常用的颜色空间转换有两种：BGR转为灰度图和BGR转为HSV。下面来看一个例子，将图像转换为灰度图和HSV。
【例4.1】将图像转换为灰度图和HSV
   打开Qt Creator，新建一个控制台工程，工程名是test。
   在IDE中打开main.cpp，输入如下代码：

1. #include <QDebug>
2. #include <opencv2/imgproc/types_c.h> // for CV_RGB2GRAY
3. #include <opencv2/core.hpp>
4. #include <opencv2/highgui.hpp>
5. #include <opencv2/imgproc.hpp>
6. using namespace cv;
8. int main()
9. {
10.         Mat srcImage = imread("sky.jpg");
12.         // 判断图像是否加载成功
13.         if (!srcImage.data)
14.         {
15.                 qDebug() << "图像加载失败!";
16.                 return false;
17.         }
18.         else
19.                 qDebug()<< "图像加载成功!";
21.         // 显示原图像
22.         namedWindow("src", WINDOW_AUTOSIZE);
23.         imshow("src", srcImage);
25.         // 将图像转换为灰度图，采用CV_前缀
26.         Mat grayImage;
27.         cvtColor(srcImage, grayImage, CV_RGB2GRAY);     // 将图像转换为灰度图
28.         namedWindow("gray", WINDOW_AUTOSIZE);
29.         imshow("gray", grayImage);
31.         // 将图像转换为HSV，采用COLOR_前缀
32.         Mat HSVImage;
33.         cvtColor(srcImage, HSVImage, COLOR_BGR2HSV);    // 将图像转换为HSV
34.         namedWindow("HSV", WINDOW_AUTOSIZE);
35.         imshow("HSV", HSVImage);
36.         waitKey(0);
37.         return 0;
38. }

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保存工程并运行，效果如图4-1所示。

图4-1

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