2图像彩色空间转换，RGB转灰度图等。cvtColor()函数

系统管理员 2022-05-27 08:59 319阅读 0赞

生活中大多数看到的彩色图片都是RGB类型，但是在进行图像处理时，需要用到灰度图、HSV、HSI等颜色制式，opencv提供了cvtColor()函数来实现这些功能。

## cvtColor函数 ##

此函数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。

首先看一下cvtColor函数定义：

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

参数说明：

*  src: 输入图像；
 *  dst: 输出图像；
 *  code: 颜色空间转换标识符；

*  dstCn: 目标图像的通道数，该参数为0时，目标图像根据源图像的通道数和具体操作自动决定；

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同时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：

![70][]

#include <opencv2\core\core.hpp>
    #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
    #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
    #include <iostream>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    int main()
    {
    	//1 变量定义
    	Mat srcImage, image_gray, image_hsc, image_lab;
    	//2 读取原始图像并检查图像是否读取成功
    	srcImage = imread("demo01.jpg");
    	if (srcImage.empty())
    	{
    		cout << "读取图像有误，请重新输入正确路径！" << endl;
    		return -1;
    	}
    	imshow("源图像srcImage",srcImage);//在窗口显示源图像
    
    	//3 源图像转为灰度图
    	//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
    	//void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 );
    	//cvtColor(srcImage,image_gray,CV_BGR2GRAY);
    	cvtColor(srcImage, image_gray, COLOR_BGR2GRAY);
    	imshow("灰度图image_gray",image_gray);
    
    	//4 源图像转为HSV颜色空间
    	cvtColor(srcImage,image_hsc,CV_BGR2HSV);
    	imshow("HSV颜色空间image_hsc", image_hsc);
    
    	//5 源图像转为Lab颜色空间
    	cvtColor(srcImage, image_lab, CV_BGR2Lab);
    	imshow("Lab颜色空间image_lab", image_lab);
    
    	//6 保持等待状态
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }

运行结果;

![70 1][]

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在图像处理时，我们接触到的彩色以RGB居多，为了分析图像在某一通道上的特性，需要将图像的颜色通道进行分离，或者是在对某一颜色通道处理后重新进行融合。opencv提供了split()函数来进行颜色通道的分离，提供了merge()函数来进行颜色通道的融合。

## 1.split()函数 ##

此函数的作用是将一个图像通道进行分离。

首先看一下split()函数定义：

void split(const Mat& m, vector<Mat>& mv );

参数说明：

*  第一个参数，const Mat&类型的src，填我们需要进行分离的图像；
 *  第二个参数，vector<Mat>类型的mv，填函数的输出数组或者输出的vector容器，即分离后的图像；

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## 2.merge()函数 ##

merge()函数的功能是split()函数的逆向操作，将多个数组合并成一个多通道的数组。

首先看一下merge()函数定义：

void merge(const vector<Mat>& mv, OutputArray dst );

参数说明：

*  第一个参数，const <Mat>类型的mv，填需要被合并的vector容器的阵列，这个mv参数中所有的矩阵必须有着一样的尺寸和深度；说白了就是前面被split()函数分离后的图像通道。
 *  第二个参数，保存为合并后的图像；

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## 3.演示代码 ##

![70 2][]

#include <opencv2\core\core.hpp>
    #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
    #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
    #include <iostream>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    /*
    
    此程序共显示9个窗口。
    先将RGB图像通道分离，分别显示R、G、B、单个通道；
    后将RGB颜色空间转为HSV空间，将HSV图像通道分离，分别显示H、S、V、单个通道；
    最后将H、S、V、单个通道重新合并为3通道图像；
    */
    int main()
    {
    
    	//1 定义相关变量
    	Mat srcImage, newImage;//源图像，通道合并后的图像
    	Mat srcImage_B, srcImage_G, srcImage_R;//RGB各个通道
    	Mat image_H, image_S, image_V;         //H S V各个通道
    	vector<Mat> channels_BGR; //vector<Mat> 可以理解为存放Mat类型的容器（数组）
    	vector<Mat> channels_HSV;
    
    	//2 读取原始图像并检查图像是否读取成功
    	srcImage = imread("demo01.jpg");
    	if (srcImage.empty())
    	{
    		cout << "读取图像错误，请重新输入正确路径" << endl;
    		return -1;
    	}
    	imshow("srcImage源图像",srcImage);//在窗口显示源图像
    
    	//3 对加载的源图像进行通道分离，即把一个3通道图像转换成3个单通道图像
    	split(srcImage,channels_BGR);
    	//0通道为B分量，1通道为G分量，2通道为R分量。因为：RGB色彩空间在opencv中默认通道顺序为BGR！！！ 
    	srcImage_B = channels_BGR.at(0);
    	srcImage_G = channels_BGR.at(1);
    	srcImage_R = channels_BGR.at(2);
    	//分别显示R G B各个通道图像
    	imshow("srcImage_B通道",srcImage_B);
    	imshow("srcImage_G通道", srcImage_G);
    	imshow("srcImage_R通道", srcImage_R);
    
    	//4 将BGR颜色空间转换为HSV颜色空间
    	Mat image_hsv;
    	cvtColor(srcImage,image_hsv,CV_BGR2HSV);
    	imshow("HSV颜色空间图像",image_hsv);
    
    	//5 对加载的HSV图像进行通道分离
    	split(image_hsv,channels_HSV);
    	//0通道为H分量，1通道为S分量，2通道为V分量
    	image_H = channels_HSV.at(0);
    	image_S = channels_HSV.at(1);
    	image_V = channels_HSV.at(2);
    	//分别显示H S V各个通道图像
    	imshow("image_H通道", image_H);
    	imshow("image_S通道", image_S);
    	imshow("image_V通道", image_V);
    
    	//6 将3个单通道重新合成一个三通道图像
    	merge(channels_HSV,newImage);
    	imshow("将H S V通道合并后的图像",newImage);
    
    	//7 保持等待状态
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }

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有的时候，想知道要我们的程序一共运行了多长时间，这个很常用，也很简单，仅仅需要两个函数即可。

opencv里使用getTickCount()与getTickFrequency()函数记录时间；

函数解释：

getTickCount()函数：它返回从操作系统启动到当前所经的计时周期数。

getTickFrequency()函数：返回CPU的频率。

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[70]: /images/20220527/5b4a9631f0b7438aa204a6ae220a582d.png
[70 1]: /images/20220527/1b0f863e92184b98a07df66c04d6d7d7.png
[70 2]: /images/20220527/d32db923e4af4d29826a92216543e0c3.png