【OpenCV学习笔记12】- 更改颜色空间

关于 OpenCV 官方文档的核心操作告一段落，接下来开始图像处理的学习。学习笔记中会记录官方给出的例子，也会给出自己根据官方的例子完成的更改代码，同样彩蛋的实现也会结合多个知识点一起实现一些小功能，来帮助我们对学会的知识点进行结合应用。
如果有喜欢我笔记的请麻烦帮我关注、点赞、评论。谢谢诸位。

学习笔记：
学习笔记目录里面会收录我关于OpenCV系列学习笔记博文，大家如果有什么不懂的可以通过阅读我的学习笔记进行学习。
【OpenCV学习笔记】- 学习笔记目录

内容

你会学到如何将图片从一个颜色空间转换到另一个，例如 BGR 到 Gray，BGR 到 HSV 等。
另外，我们会创建一个从视频中提取彩色对象的应用。
你会学到如下函数：cv.cvtColor()，cv.inRange()

改变颜色空间

在 OpenCV 中有超过 150 种颜色空间转换的方法。但我们仅需要研究两个最常使用的方法，他们是 BGR 到 Gray，BGR 到 HSV。

我们使用 cv.cvtColor(input_image, flag)函数进行颜色转换，其中 flag 决定了转换的类型。

对于 BGR 到 Gray 转换我们令 flag 为 cv.COLOR_BGR2GRAY。同样，对于 BGR 到 HSV, 我们令 flag 为 cv.COLOR_BGR2HSV。如想得到其他 flag 值，只需要在 Python 终端中输入如下命令：
示例代码：

# 更改颜色空间
# 改变颜色空间
import cv2

flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]
print(flags)

得到所有颜色空间转换方法
控制台/命令行输出：

['COLOR_BAYER_BG2BGR', 'COLOR_BAYER_BG2BGRA', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_BG2GRAY', 'COLOR_BAYER_BG2RGB', 'COLOR_BAYER_BG2RGBA', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_BGGR2BGR', 'COLOR_BAYER_BGGR2BGRA', 'COLOR_BAYER_BGGR2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_BGGR2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_BGGR2GRAY', 'COLOR_BAYER_BGGR2RGB', 'COLOR_BAYER_BGGR2RGBA', 'COLOR_BAYER_BGGR2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_BGGR2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2BGR', 'COLOR_BAYER_GB2BGRA', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2GRAY', 'COLOR_BAYER_GB2RGB', 'COLOR_BAYER_GB2RGBA', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GBRG2BGR', 'COLOR_BAYER_GBRG2BGRA', 'COLOR_BAYER_GBRG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GBRG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GBRG2GRAY', 'COLOR_BAYER_GBRG2RGB', 'COLOR_BAYER_GBRG2RGBA', 'COLOR_BAYER_GBRG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GBRG2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2BGR', 'COLOR_BAYER_GR2BGRA', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2GRAY', 'COLOR_BAYER_GR2RGB', 'COLOR_BAYER_GR2RGBA', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GRBG2BGR', 'COLOR_BAYER_GRBG2BGRA', 'COLOR_BAYER_GRBG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GRBG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GRBG2GRAY', 'COLOR_BAYER_GRBG2RGB', 'COLOR_BAYER_GRBG2RGBA', 'COLOR_BAYER_GRBG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GRBG2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2BGR', 'COLOR_BAYER_RG2BGRA', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2GRAY', 'COLOR_BAYER_RG2RGB', 'COLOR_BAYER_RG2RGBA', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_RGGB2BGR', 'COLOR_BAYER_RGGB2BGRA', 'COLOR_BAYER_RGGB2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_RGGB2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_RGGB2GRAY', 'COLOR_BAYER_RGGB2RGB', 'COLOR_BAYER_RGGB2RGBA', 'COLOR_BAYER_RGGB2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_RGGB2RGB_VNG', 'COLOR_BGR2BGR555', 'COLOR_BGR2BGR565', 'COLOR_BGR2BGRA', 'COLOR_BGR2GRAY', 'COLOR_BGR2HLS', 'COLOR_BGR2HLS_FULL', 'COLOR_BGR2HSV', 'COLOR_BGR2HSV_FULL', 'COLOR_BGR2LAB', 'COLOR_BGR2LUV', 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'COLOR_BayerBGGR2RGB_EA', 'COLOR_BayerBGGR2RGB_VNG', 'COLOR_BayerGB2BGR', 'COLOR_BayerGB2BGRA', 'COLOR_BayerGB2BGR_EA', 'COLOR_BayerGB2BGR_VNG', 'COLOR_BayerGB2GRAY', 'COLOR_BayerGB2RGB', 'COLOR_BayerGB2RGBA', 'COLOR_BayerGB2RGB_EA', 'COLOR_BayerGB2RGB_VNG', 'COLOR_BayerGBRG2BGR', 'COLOR_BayerGBRG2BGRA', 'COLOR_BayerGBRG2BGR_EA', 'COLOR_BayerGBRG2BGR_VNG', 'COLOR_BayerGBRG2GRAY', 'COLOR_BayerGBRG2RGB', 'COLOR_BayerGBRG2RGBA', 'COLOR_BayerGBRG2RGB_EA', 'COLOR_BayerGBRG2RGB_VNG', 'COLOR_BayerGR2BGR', 'COLOR_BayerGR2BGRA', 'COLOR_BayerGR2BGR_EA', 'COLOR_BayerGR2BGR_VNG', 'COLOR_BayerGR2GRAY', 'COLOR_BayerGR2RGB', 'COLOR_BayerGR2RGBA', 'COLOR_BayerGR2RGB_EA', 'COLOR_BayerGR2RGB_VNG', 'COLOR_BayerGRBG2BGR', 'COLOR_BayerGRBG2BGRA', 'COLOR_BayerGRBG2BGR_EA', 'COLOR_BayerGRBG2BGR_VNG', 'COLOR_BayerGRBG2GRAY', 'COLOR_BayerGRBG2RGB', 'COLOR_BayerGRBG2RGBA', 'COLOR_BayerGRBG2RGB_EA', 'COLOR_BayerGRBG2RGB_VNG', 'COLOR_BayerRG2BGR', 'COLOR_BayerRG2BGRA', 'COLOR_BayerRG2BGR_EA', 'COLOR_BayerRG2BGR_VNG', 'COLOR_BayerRG2GRAY', 'COLOR_BayerRG2RGB', 'COLOR_BayerRG2RGBA', 'COLOR_BayerRG2RGB_EA', 'COLOR_BayerRG2RGB_VNG', 'COLOR_BayerRGGB2BGR', 'COLOR_BayerRGGB2BGRA', 'COLOR_BayerRGGB2BGR_EA', 'COLOR_BayerRGGB2BGR_VNG', 'COLOR_BayerRGGB2GRAY', 'COLOR_BayerRGGB2RGB', 'COLOR_BayerRGGB2RGBA', 'COLOR_BayerRGGB2RGB_EA', 'COLOR_BayerRGGB2RGB_VNG', 'COLOR_COLORCVT_MAX', 'COLOR_GRAY2BGR', 'COLOR_GRAY2BGR555', 'COLOR_GRAY2BGR565', 'COLOR_GRAY2BGRA', 'COLOR_GRAY2RGB', 'COLOR_GRAY2RGBA', 'COLOR_HLS2BGR', 'COLOR_HLS2BGR_FULL', 'COLOR_HLS2RGB', 'COLOR_HLS2RGB_FULL', 'COLOR_HSV2BGR', 'COLOR_HSV2BGR_FULL', 'COLOR_HSV2RGB', 'COLOR_HSV2RGB_FULL', 'COLOR_LAB2BGR', 'COLOR_LAB2LBGR', 'COLOR_LAB2LRGB', 'COLOR_LAB2RGB', 'COLOR_LBGR2LAB', 'COLOR_LBGR2LUV', 'COLOR_LBGR2Lab', 'COLOR_LBGR2Luv', 'COLOR_LRGB2LAB', 'COLOR_LRGB2LUV', 'COLOR_LRGB2Lab', 'COLOR_LRGB2Luv', 'COLOR_LUV2BGR', 'COLOR_LUV2LBGR', 'COLOR_LUV2LRGB', 'COLOR_LUV2RGB', 'COLOR_Lab2BGR', 'COLOR_Lab2LBGR', 'COLOR_Lab2LRGB', 'COLOR_Lab2RGB', 'COLOR_Luv2BGR', 'COLOR_Luv2LBGR', 'COLOR_Luv2LRGB', 'COLOR_Luv2RGB', 'COLOR_M_RGBA2RGBA', 'COLOR_RGB2BGR', 'COLOR_RGB2BGR555', 'COLOR_RGB2BGR565', 'COLOR_RGB2BGRA', 'COLOR_RGB2GRAY', 'COLOR_RGB2HLS', 'COLOR_RGB2HLS_FULL', 'COLOR_RGB2HSV', 'COLOR_RGB2HSV_FULL', 'COLOR_RGB2LAB', 'COLOR_RGB2LUV', 'COLOR_RGB2Lab', 'COLOR_RGB2Luv', 'COLOR_RGB2RGBA', 'COLOR_RGB2XYZ', 'COLOR_RGB2YCR_CB', 'COLOR_RGB2YCrCb', 'COLOR_RGB2YUV', 'COLOR_RGB2YUV_I420', 'COLOR_RGB2YUV_IYUV', 'COLOR_RGB2YUV_YV12', 'COLOR_RGBA2BGR', 'COLOR_RGBA2BGR555', 'COLOR_RGBA2BGR565', 'COLOR_RGBA2BGRA', 'COLOR_RGBA2GRAY', 'COLOR_RGBA2M_RGBA', 'COLOR_RGBA2RGB', 'COLOR_RGBA2YUV_I420', 'COLOR_RGBA2YUV_IYUV', 'COLOR_RGBA2YUV_YV12', 'COLOR_RGBA2mRGBA', 'COLOR_XYZ2BGR', 'COLOR_XYZ2RGB', 'COLOR_YCR_CB2BGR', 'COLOR_YCR_CB2RGB', 'COLOR_YCrCb2BGR', 'COLOR_YCrCb2RGB', 'COLOR_YUV2BGR', 'COLOR_YUV2BGRA_I420', 'COLOR_YUV2BGRA_IYUV', 'COLOR_YUV2BGRA_NV12', 'COLOR_YUV2BGRA_NV21', 'COLOR_YUV2BGRA_UYNV', 'COLOR_YUV2BGRA_UYVY', 'COLOR_YUV2BGRA_Y422', 'COLOR_YUV2BGRA_YUNV', 'COLOR_YUV2BGRA_YUY2', 'COLOR_YUV2BGRA_YUYV', 'COLOR_YUV2BGRA_YV12', 'COLOR_YUV2BGRA_YVYU', 'COLOR_YUV2BGR_I420', 'COLOR_YUV2BGR_IYUV', 'COLOR_YUV2BGR_NV12', 'COLOR_YUV2BGR_NV21', 'COLOR_YUV2BGR_UYNV', 'COLOR_YUV2BGR_UYVY', 'COLOR_YUV2BGR_Y422', 'COLOR_YUV2BGR_YUNV', 'COLOR_YUV2BGR_YUY2', 'COLOR_YUV2BGR_YUYV', 'COLOR_YUV2BGR_YV12', 'COLOR_YUV2BGR_YVYU', 'COLOR_YUV2GRAY_420', 'COLOR_YUV2GRAY_I420', 'COLOR_YUV2GRAY_IYUV', 'COLOR_YUV2GRAY_NV12', 'COLOR_YUV2GRAY_NV21', 'COLOR_YUV2GRAY_UYNV', 'COLOR_YUV2GRAY_UYVY', 'COLOR_YUV2GRAY_Y422', 'COLOR_YUV2GRAY_YUNV', 'COLOR_YUV2GRAY_YUY2', 'COLOR_YUV2GRAY_YUYV', 'COLOR_YUV2GRAY_YV12', 'COLOR_YUV2GRAY_YVYU', 'COLOR_YUV2RGB', 'COLOR_YUV2RGBA_I420', 'COLOR_YUV2RGBA_IYUV', 'COLOR_YUV2RGBA_NV12', 'COLOR_YUV2RGBA_NV21', 'COLOR_YUV2RGBA_UYNV', 'COLOR_YUV2RGBA_UYVY', 'COLOR_YUV2RGBA_Y422', 'COLOR_YUV2RGBA_YUNV', 'COLOR_YUV2RGBA_YUY2', 'COLOR_YUV2RGBA_YUYV', 'COLOR_YUV2RGBA_YV12', 'COLOR_YUV2RGBA_YVYU', 'COLOR_YUV2RGB_I420', 'COLOR_YUV2RGB_IYUV', 'COLOR_YUV2RGB_NV12', 'COLOR_YUV2RGB_NV21', 'COLOR_YUV2RGB_UYNV', 'COLOR_YUV2RGB_UYVY', 'COLOR_YUV2RGB_Y422', 'COLOR_YUV2RGB_YUNV', 'COLOR_YUV2RGB_YUY2', 'COLOR_YUV2RGB_YUYV', 'COLOR_YUV2RGB_YV12', 'COLOR_YUV2RGB_YVYU', 'COLOR_YUV420P2BGR', 'COLOR_YUV420P2BGRA', 'COLOR_YUV420P2GRAY', 'COLOR_YUV420P2RGB', 'COLOR_YUV420P2RGBA', 'COLOR_YUV420SP2BGR', 'COLOR_YUV420SP2BGRA', 'COLOR_YUV420SP2GRAY', 'COLOR_YUV420SP2RGB', 'COLOR_YUV420SP2RGBA', 'COLOR_YUV420p2BGR', 'COLOR_YUV420p2BGRA', 'COLOR_YUV420p2GRAY', 'COLOR_YUV420p2RGB', 'COLOR_YUV420p2RGBA', 'COLOR_YUV420sp2BGR', 'COLOR_YUV420sp2BGRA', 'COLOR_YUV420sp2GRAY', 'COLOR_YUV420sp2RGB', 'COLOR_YUV420sp2RGBA', 'COLOR_mRGBA2RGBA']

注意对于 HSV, 色调(Hue)范围为 [0,179], 饱和度(Saturation)范围为 [0,255] ，明亮度(Value)为 [0,255]. 不同的软件使用不同的比例. 所以如果你想用 OpenCV 的值与别的软件的值作对比，你需要归一化这些范围。

目标追踪

现在我们知道了如何将 BGR 图片转化为 HSV 图片，我们可以使用它去提取彩色对象。HSV 比 BGR 在颜色空间上更容易表示颜色。在我们的应用中，我们会尝试提取一个蓝色的彩色对象，方法及步骤为：

提取每一视频帧。
将 BGR 转化为 HSV 颜色空间。
我们用蓝色像素的范围对该 HSV 图片做阈值。
现在提取出了蓝色对象，我们可以随意处理图片了。

示例代码：

# 更改颜色空间
# 目标追踪
import cv2 as cv
import numpy as np

cap = cv.VideoCapture(0)
while 1:
    # Take each frame
    _, frame = cap.read()
    # Convert BGR to HSV
    # 把 BGR 转换为 HSV
    hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)
    # define range of blue color in HSV
    # 定义HSV中蓝色的范围
    lower_blue = np.array([100, 50, 50])
    upper_blue = np.array([200, 255, 255])
    # Threshold the HSV image to get only blue colors
    # 对HSV图像进行阈值化，只得到蓝色
    mask = cv.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
    # Bitwise-AND mask and original image
    # 按位排列-蒙版和原始图像
    res = cv.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
    cv.imshow('frame', frame)
    cv.imshow('mask', mask)
    cv.imshow('res', res)
    k = cv.waitKey(5) & 0xFF
    if k == ord('q'):
        break
cv.destroyAllWindows()

效果图：
frame:
在这里插入图片描述
mask:

result

注意在图片中有一些噪声，在之后的章节中我们会学习如何消除。这是目标追踪最简单的例子。当你学会了轮廓函数，你就可以做的更多，例如找到对象的质心并且使用它来追踪对象，只需在相机前面移动你的手，手指或者掌心的轨迹就可以绘制图形，还有许多其他有趣的东西。

如何找到 HSV 值去追踪?

这在 stackoverflow.com 中是经常见到的问题。这个问题非常简单，你可以使用相同的函数：cv2.cvtColor()。不需要输入图片，你只需要输入你需要的 BGR 值即可。
例如, 找到绿色的 HSV 值。
示例代码：

# 更改颜色空间
# 如何找到 HSV 值去追踪?
import numpy as np
import cv2
green = np.uint8([[[0, 255, 0]]])
hsv_green = cv2.cvtColor(green, cv2.COLOR_BGR2HSV)
print(hsv_green)