OpenCV-色彩空間

• 2019 年 11 月 13 日
• 筆記

本小節主要介紹色彩空間的一些概念，並使用OpenCV進行色彩空間的轉換，並通過通過色彩空間的轉換提取影片中的指定顏色。

01

什麼是色彩空間

顏色通常是由三個獨立的屬性來描述的，比如我們熟悉的RGB，任意色光都可以通過R（紅色）、G（綠色）以及B（藍色）相加混合而成，這也是我們常說的三個通道。每一個通道像素值都是0-255，我們可以把三個通道看成是坐標系中的三個軸，由於R、G以及B中取值都是0-255的範圍，因此RGB組合表示的顏色可以構成一個包含256*256*256個元素的立方體，其中每一個元素都對用著RGB三個通道的不同取值（你可以簡單將元素看成是一個(R值, G值, B值)空間中的一點），如下圖所示：

可以看出當三個通道即R = 0,G = 0,B = 0混合後的顏色為黑色，同理如果R = 255,G = 255,B = 255混合的話顏色為白色。 此時坐標軸為0-1，這是因為在電腦中1個位元組表示8位，2的8次方為256，因此使用1個位元組就可以表示0-255之間的任意數，所以在上面圖中使用0-1的坐標軸來進行標示。

將下面RGB圖分裂成三個通道，R通道，G通道，B通道，原始圖片如下：

分割成三個通道即B,G,R：

我們期望大的結果是紅紅的綠綠的藍藍的三張圖片，但是顯示的結果並不是我們所期望的那樣：

其實原因就在於，分割通道後的圖片，僅包含長度和寬度，此時使用imshow函數，可以為其自動加上第三個維度也就是通道數，但是此時的通道數為1，（可以通過將分割後的圖片reshape()來對比，得到的結果一致）。單通道俗稱灰度圖，每個像素點只能有一個值表示顏色，它的像素值在0到255之間，0是黑色，255是白色，中間值是一些不同等級的灰色，可以說灰度是黑與白之間的過渡色。這就是問題的根源所在。如果解決呢？其實也很簡單，我們只需要加上兩個通道，但是直接reshape肯定不行，因此我們需要創建兩個0矩陣然後拼接在分割的單通道圖片上，手動組成三通道，也就是組成(B,0,0),(G,0,0),(R,0,0)。具體程式碼如下：

執行效果：

色彩空間有很多，比如gray、hsv、yuv、ycrcb等，使用OpenCV進行色彩空間的轉換很簡單。

執行效果：

其中HSV是比較常用的，下面主要介紹一下HSV色彩空間。

02

HSV色彩空間

HSV是一種將RGB色彩空間中的點在倒圓錐體中的表示方法。HSV即色相(Hue)、飽和度(Saturation)、明度(Value)，又稱HSB(B即Brightness)。色相是色彩的基本屬性，就是平常說的顏色的名稱，如紅色、黃色等。飽和度（S）是指色彩的純度，越高色彩越純，低則逐漸變灰，取0-100%的數值。明度（V），取0-max(電腦中HSV取值範圍和存儲的長度有關)。HSV顏色空間可以用一個圓錐空間模型來描述。圓錐的頂點處，V=0，H和S無定義，代表黑色。圓錐的頂面中心處V=max，S=0，H無定義，代表白色。

RGB顏色空間中，三種顏色分量的取值與所生成的顏色之間的聯繫並不直觀。而HSV顏色空間，更類似於人類感覺顏色的方式，封裝了關於顏色的資訊：「這是什麼顏色？深淺如何？明暗如何？」。我們可以將圖片或者影片轉換為HSV色彩空間，然後通過其中過濾像素的區間範圍來過濾出特定的顏色，下標就是HSV色彩空間中對應顏色的取值範圍：

實際上H真實取值是0-360的，但是在OpenCV中取值為0-180。其實有一個歸一化問題，因為其他兩個通道都是255，如果用uint8，一個位元組就可以表示，當0-360的時候超出了1個位元組，此時uint8表示不了，會溢出，此時OpenCV為了解決這個問題，將H通道歸一化到0-180之間，雖然把尺度空間變小了，但是unit8可以存了。

03

使用HSV檢測影片指定顏色

如何應用HSV來過濾出特定的顏呢？本地影片文件名稱"love.avi"。

影片就不在展示了，原始影片的起始頁面：

轉換HSV色彩空間之後提取白色生成的二值圖片，mask中的白色為想要提取指定顏色的位置，黑色為其餘位置。