HSV取值範圍

這次我主要說說顏色空間，包括三個方面：RGB顏色空間，HSV顏色空間以及顏色空間的轉換

RGB顏色空間介紹：

1：RGB顏色空間簡介

三基色原理:大多數的顏色可以通過紅、綠、藍<數學中基的概念>三色按照不同的比例合成產生，同樣絕大多數單色光也可以分解成紅綠藍三種色光

紅綠藍三基色按照不同的比例相加合成混色稱為相加混色。其中一些混色的規律有：

紅色+綠色 = 黃色

綠色+藍色 = 青色

紅色+藍色 = 品紅

紅色+綠色+藍色 = 白色

紅色+青色 = 白色

綠色+品紅 = 白色

藍色+黃色 = 白色

下圖為RGB空間：

2：互補光的定義:

當兩種光按照適當比例混合得到白光時，稱這兩種光為互補光。所以上述的混色規律我們可以得到青色、黃色、品紅分別是紅色、藍色、綠色的補色。

3：亮度的定義:

單色光的亮度強度各不相同，根據人的感受是:綠光最高，紅光次之，藍光最弱，假設得到的白光的強度為100%。如果用Y表示景物的亮度，則通常有:

Y= 0.299R + 0.587G + 0.114B

因為紅﹑綠﹑藍三基色能夠合成自然界所有的色彩，因此在電子裝置和軟體中，經常使用紅綠藍三基色合成五顏六色的影象。用以上的相加混色所表示的顏色模式成為RGB模式

注意:

1:CvLoadImage(“”,0)所得到的影象即為灰度單通道影象，所對應的畫素即為Y；而與split函式得到的單通道影象R，G，B不一樣，但其亮度顯示也是按照下圖的直線來顯示的<即為RGB空間的直線>

2:三通道影象也可能是灰度影象，當三通道值相等時，所對應的三通道影象就是灰度影象<可以通過以下程式畫出來>。即RGB space空間中(0,0,0)和(1,1,1)兩線上所有點就是灰度影象—>三通道圖不一定是彩色的，彩色圖一定是三通道的

。

3：cvCvtColor(src,dst,CV_GRAY2BGR); //此時dst三通道的值都相等，都等於src單通道的值，因此結果仍然是灰度影象，這個函式實質不起任何作用。。

4：單通道影象亮度顯示也是通過下圖來顯示的

得到上圖的程式碼為：

[cpp] view plain copy print?

#include <iostream>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
usingnamespace std;
int main()
{
IplImage *dst = cvCreateImage(cvSize(255, 255), 8, 3);
for(int y = dst->height - 1; y >= 0; y--)
{
cvSet2D(dst, y, dst->height - y - 1, cvScalar(255-y, 255-y, 255-y));
}
cvNamedWindow("show");
cvShowImage("show", dst);
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage(&dst);
cvDestroyWindow("show");
return 0;
}

HSV顏色空間

H:色調 0°對應紅色， 120°對應綠色， 240°對應藍色---對應不同的顏色取值範圍0~360度

S:飽和度比若說:紅色的純度，越白純度越低，取值範圍0~1

V:亮度比如你穿了一件紅色衣服在白天亮度較高(0~255之間)傍晚或者黃昏就比較低(0~255之間)，即多少的光照上去反射出來被看見，取值範圍0~255，因為其轉換公式是統一的，如下：

注意：其實不同的軟體進行量化的取值範圍是不同的，例如PS軟體裡的h取值為0-360、s取值為0-1、v取值為0-1.

而opencv裡cvSplit使用的影象是32F則其取值是h為0-360、s取值為0-1、v取值為0-255。如果是8UC則取值範圍是h為0-180、s取值為0-255、v取值是0-255. 其中h色調對影象的分辨是很準的。

如圖:

注意：如果一個顏色的飽和度偏低，會導致色調資訊變得不穩定以及不可靠。這是因為低飽和度的顏色中，紅綠藍三個分量幾乎是相等的。這使得難以確定精確的顏色。

顏色空間的轉換

用到的核心函式有: cvConvertScale, cvSplit, cvMerge, cvCvtColor

需要注意的是：由於載入進來影象是uchar，最多隻能是255，而OpenCV正常程式的結構顯示H色調都會小於等於180<因為程式知道表示不了360，直接全部縮小到180>，而H色調的取值範圍0~360，因此我們需要將影象轉換成float型別，而cvConvertScale 可以實現放大縮小偏移同時可以做型別轉換；之後我們可以將hsv各通道轉換到0~255之間，使用到的函式仍然是cvConvertScale 。最後需要注意的一點是：CvShowImage顯示的影象都會被當做RGB顏色空間的影象來處理.

下面給出這之間範圍變化的程式碼：

1：沒有考慮H(色調)範圍的程式碼，此時H的範圍只能在0~180之間。

程式碼：

[cpp] view plain copy print?

#include <iostream>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
usingnamespace std;
int main()
{
IplImage *src = cvLoadImage("F:\\tongtong.jpg", 1);
IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8 , 3);
IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
cvCvtColor(src, hsv_img, CV_BGR2HSV);
cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL);
for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){
for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++)
{
cout << cvGetReal2D(h_img, y, x) << " ";
}
cout << endl;
}
cvNamedWindow("src", 0);
cvShowImage("src", hsv_img);
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage(&src);
cvDestroyWindow("src");
return 0;
}

2：將色調H的取值範圍轉換到0~360之間

[cpp] view plain copy print?

#include <iostream>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
usingnamespace std;
int main()
{
IplImage *src = cvLoadImage("F:\\tongtong.jpg", 1);
IplImage *src_float = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F, 3);
cvConvertScale(src, src_float, 1.0, 0.0);
IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F , 3);
IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);
IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);
IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);
</span>
cvCvtColor(src_float, hsv_img, CV_BGR2HSV);
cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL);
for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){
for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++)
{
cout << cvGetReal2D(h_img, y, x) << " ";
}
cout << endl;
}
cvNamedWindow("src", 0);
cvShowImage("src", hsv_img);
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage(&src);
cvDestroyWindow("src");
return 0;
}

3：將H，S，V的範圍轉化到0~255之間

[cpp] view plain copy print?

#include <iostream>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
usingnamespace std;
int main()
{
IplImage *src = cvLoadImage("F:\\tongtong.jpg", 1);
IplImage *src_float = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F, 3);
cvConvertScale(src, src_float, 1.0, 0.0);
IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F , 3);
IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);
IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);
IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);
IplImage *h = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
IplImage *s = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
IplImage *v = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
cvCvtColor(src_float, hsv_img, CV_BGR2HSV);
cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL);
cvConvertScale(h_img, h, (1.0/360)*255, 0.0);
cvConvertScale(s_img, s, 255.0, 0.0); // 因為S的取值範圍為0~1，因為其是32F,如果是8uc則是0-255
cvConvertScale(v_img, v, 1.0, 0.0);
for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){
for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++)
{
if(cvGetReal2D(h, y, x) > 200)cout << cvGetReal2D(h, y, x) << " ";
}
cout << endl;
}
cvNamedWindow("src", 0);
cvShowImage("src", hsv_img);
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage(&src);
cvDestroyWindow("src");
return 0;
}

HSV取值範圍

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