3.opencv——图像变换1（色彩空间变换，几何变换）

色彩空间变换

/qquad 色彩空间也称颜色模型、颜色空间、色彩模型等，它是图像在计算机内部的一种存储方式。常见的色彩空间包括 RGB、GRAY、XYZ、YCrCb、HSV 等。色彩空间在物体追踪、特征检测等（简单来说就是识别一个东西）扮演着很重要的角色。毕竟每个物体都有特定的颜色和特征，我们可以应用其物体与环境颜色上的差异，从图像中提取特定范围的颜色并加上一些逻辑性的判断，获取待检测物体的位置。每种色彩空间都有其擅长的问题解决领域，所以在解决具体色彩问题时往往需要进行色彩空间类型转换。
OpenCV 的 cv2.cvtColor()函数用于转换色彩空间类型，其基本格式如下。

dst = cv2.cvtcolor(src,code[,dstcn]])

其参数说明如下：

常见的色彩空间类型转换码如下：

RGB色彩空间

/qquad RGB 色彩空间使用R（Red，红）、G（Green，绿）和B（Blue，蓝）3种基本颜色表示图像像素。RGB 色彩空间中，图像的每个像素用一个三元组表示，三元组中的3个值依次表示红色、绿色和蓝色，依次对应 R、G和B通道。OpenCV默认采用 BGR 色彩空间，它按 B、G和R通道顺序表示图像。
在cv2.cvtColor()函数中使用cv2.COLOR_BGR2RGB转换码可将图像从BGR色彩空间转换RGB色彩空间。

import cv2img = cv2.imread('bee.jpg')  	             # 读取图像cv2.imshow('bee', img)  	                 # 显示图像img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 转换色彩空间为RGBcv2.imshow('RGB', img2)  	                 # 显示图像cv2.waitKey(0)

GRAY色彩空间

/qquad GRAY 色彩空间通常指 8 位灰度图像，其颜色取值范围为[0,255]，共 256个灰度级。从 RGB 色彩空间转换为 GRAY 色彩空间的计算公式如下。
$$Gray=0.299R+0.587G+0.114B$$
其中，R、G和 B为 RGB 色彩空间中 R、G 和 B 通道的图像。在 cv2.cvtColor()函数中使用 cv2.COLOR_BGR2GRAY 转换码可将图像从BGR 色彩空间转换为 GRAY 色彩空间。

import cv2img = cv2.imread('bee.jpg')  	               # 读取图像cv2.imshow('bee', img)  	                   # 显示图像img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)   # 转换色彩空间为GRAYcv2.imshow('GRAY', img2)  	                   # 显示图像cv2.waitKey(0)

YCrCb色彩空间

/qquad YCrCb 色彩空间用亮度 Y、红色 Cr 和蓝色 Cb 表示图像。从 RGB 色彩空间转换为 YCrCb 色彩空间的计算公式如下。
$$\begin{gathered} Y=0.299R+0.587G+0.114B \\ Cr=0.713(R-Y)+delta \\ Cb=0.564(B-Y)+delta \end{gathered}$$
其中
$$delta=\{\begin{array}{ll}128& 8位图像\\ 32767& 16位图像\\ 0.5& 单精度图像\end{array}$$
在cv2.cvtColor()函数中使用 cv2.COLOR_BGR2YCrCb 转换码可将图像从 BGR 色彩空间转换为 YCrCb 色彩空间。

import cv2img = cv2.imread('bee.jpg')  	               # 读取图像cv2.imshow('bee', img)  	                   # 显示图像img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)  # 转换色彩空间为YCrCbcv2.imshow('YCrCb', img2)  	                   # 显示图像cv2.waitKey(0)

HSV色彩空间

/qquad HSV 色彩空间使用色调（Hue，也称色相）、饱和度（Saturation）和亮度（Value)表示图像。
色调 H表示颜色，用角度表示，取值范围为[0°,360°]，从红色开始按逆时针方向计算。例如，红色为 0°、黄色为 60°、绿色为 120°、青色为 180°、蓝色为 240°、紫色为 300°等。饱和度 S 表示颜色接近光谱色的程度，或者表示光谱色中混入白光的比例。光谱色中白光的比例越低，饱和度越高，颜色越深、艳。光谱色中白光比例为 0 时，饱和度达到最高。饱和度的取值范围为[0,1]。亮度V表示颜色明亮的程度，是人眼可感受到的明暗程度，其取值范围为[0,1]。
从 RGB 色彩空间转换为 HSV 色彩空间的计算公式如下：
$$V=max(R,G,B)$$
$$S=\{\begin{array}{ll}\frac{V-min(R,G,B)}{V}& V\ne 0\\ 0& V=0\end{array}$$
$$H=\{\begin{array}{ll}\frac{60-(G-B)}{V-min(R,G,B)}& V=R\\ 120+\frac{60-(B-R)}{V-min(R,G,B)}& V=G\\ 240+\frac{60-(R-G)}{V-min(R,G,B)}& V=B\end{array}$$
计算结果中如果H<0,则令H= H+360.
在cv2.cvtColor()函数中使用 cv2.COLOR_BGR2HSV转换码可将图像从 BGR 色彩空间转换为 HSV 色彩空间。

import cv2img = cv2.imread('bee.jpg')  	             # 读取图像cv2.imshow('BGR', img)  	                 # 显示图像img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)  # 转换色彩空间为HSVcv2.imshow('HSV', img2)  	                 # 显示图像cv2.waitKey(0)

几何变换

缩放

OpenCV的cv2.resize(）函数用于缩放图像，其基本格式如下。

dst=cv2.resize(src,dsize[,dst[,fx[,fy[,interpolation]]]])

其参数说明如下：

cv2.resize()函数在转换图像时，目标图像的类型和大小与转换之前 dst表示的图像无关。目标图像的类型与 src 表示的原图像一致，其大小可通过参数dsize、fx和 fy 来确定。当dsize 参数不为 None时，不管是否设置参数fx和fy，都由dsize 来确定目标图像的大小。dsize是一个二元组，其格式为“(width,height)”，width 表示目标图像的宽度，height表示目标图像的高度。当dsize 参数为 None时，参数fx和fy不能设置为 0。此时，目标图像的宽度为“round(原图像的宽度×fx)”，目标图像的高度为“round(原图像的高度×fy)”。

import cv2img = cv2.imread('bee.jpg')  	                   # 读取图像sc = [1, 0.2, 0.5, 1.5, 2]                         # 设置缩放比例cv2.imshow('showimg', img)  	                   # 显示图像while True:                   	        key = cv2.waitKey()    if 48 <= key <= 52:                            # 按键【0】、【1】、【2】、【3】或【4】        x = y = sc[key-48]                         # 获得缩放比例        img2 = cv2.resize(img, None, fx=x, fy=y)   # 缩放图像        cv2.imshow('showimg', img2)  	           # 显示图像

翻转

OpenCV 的 cv2.flip()函数用于翻转图像，其基本格式如下。

dst=cv2.flip(src,flipCode)

其参数说明如下：

import cv2img = cv2.imread('bee.jpg')  	  # 读取图像cv2.imshow('showimg', img)  	  # 显示图像while True:                   	        key = cv2.waitKey()    if key == 48:                 # 按【0】键时显示原图         img2 = img    elif key == 49:               # 按【1】键时垂直翻转        img2 = cv2.flip(img, 0)    elif key == 50:               # 按【2】键时水平翻转        img2 = cv2.flip(img, 1)    elif key == 51:               # 按【3】键时水平、垂直翻转        img2 = cv2.flip(img, -1)    cv2.imshow('showimg', img2)

仿射

/qquad 仿射变换包含了平移、旋转、缩放等操作，其主要特点是：原图像中的所有平行线在转换后的图像中仍然平行。OpenCV 的 cv2.warpAfine()函数用于实现图像的仿射变换，其基本格式如下。

dst=cv2.warpAffine(src,M,dsize[,dst[,flags[,bonderMode[, borderValue]]]])

其参数说明如下：

在 cv2.warpAffine()函数省略可选参数时，图像转换的矩阵运算公式如下：

d s t ( x , y ) = s r c ( M 11 x + M 12 y + M