本文已收录于 Opencv 系列专栏： 深入浅出OpenCV ，专栏旨在详解 Python 版本的 Opencv，为计算机视觉的开发与研究打下坚实基础。免费订阅，持续更新。
1.图像通道
通道分离
目的
将彩色图像，分成 b 、g 、r 3 个单通道图像。方便我们对 BGR 三个通道分别进行操作。
函数：
参数说明
参数 1 ：待分离通道的图像
例程
#加载opencvimport cv2src=cv2.imread('split.jpg')cv2.imshow('before',src)#调用通道分离b,g,r=cv2.split(src)#三通道分别显示cv2.imshow('blue',b)cv2.imshow('green',g)cv2.imshow('red',r)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
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分离后的每个通道实际上还是一个灰度图，输出之后每个通道仍是灰色的。如果想要查看每个颜色的图，应该进行合并。这时需要生成一个规模相同的零矩阵。
np.zeros(image.shape[:2],dtype="uint8")# 无符号的8位，即0-255
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其中 print(image.shape[:2])取出的就是该照片的长宽(459, 571)。
#导入opencv模块import numpy as npimport cv2 image=cv2.imread("split.jpg")#读取要处理的图片cv2.imshow("src",image)cv2.waitKey(0)B,G,R = cv2.split(image)#分离出图片的B，R，G颜色通道
zeros = np.zeros(image.shape[:2],dtype="uint8")#创建与image相同大小的零矩阵cv2.imshow("BLUE",cv2.merge([B,zeros,zeros]))#显示 （B，0，0）图像cv2.imshow("GREEN",cv2.merge([zeros,G,zeros]))#显示（0，G，0）图像cv2.imshow("RED",cv2.merge([zeros,zeros,R]))#显示（0，0，R）图像cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
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通道合并
目的
通道分离为 B,G,R 后，对单独通道进行修改，最后将修改后的三通道合并为彩色图像。
函数：
参数说明
参数 1 ：待合并的通道数，以 list 的形式输入
例程
#加载opencvimport cv2src=cv2.imread('split.jpg')cv2.imshow('before',src)#调用通道分离b,g,r=cv2.split(src)#将Blue通道数值修改为0g[:] = 0#合并修改后的通道img_merge=cv2.merge([b,g,r])cv2.imshow('merge',img_merge)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
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2.图像直方图
图像直方图：
图像直方图（Image Histogram）是用以表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素数。这种直方图中，横坐标的左侧为纯黑、较暗的区域，而右侧为较亮、纯白的区域。
图像直方图的意义：
直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式
它统计了每一个强度值所具有的像素个数
CV 领域常借助图像直方图来实现图像的二值化
直方图绘制
目的
直方图是对图像像素的统计分布，它统计了每个像素（0 到 255 ）的数量。
函数：
cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges)
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参数说明
参数 1：待统计图像，需用中括号括起来
参数 2：待计算的通道
参数 3：Mask，这里没有使用，所以用 None。
参数 4：histSize ，表示直方图分成多少份
参数 5：是表示直方图中各个像素的值 ，[0.0, 256.0]表示直方图能表示像素值从 0.0 到 256 的像素。直方图是对图像像素的统计分布，它统计了每个像素（ 0 到 255）的数量。
方法一：cv 库
from matplotlib import pyplot as pltimport cv2import numpy as npimg = cv2.imread('girl.jpg')img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
plt.imshow(img_gray, cmap=plt.cm.gray)hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
plt.figure()plt.title("Grayscale Histogram")plt.xlabel("Bins")plt.ylabel("# of Pixels")plt.plot(hist)plt.xlim([0, 256])plt.show()
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方法二：plt 库
#加载第三方库from matplotlib import pyplot as pltimport cv2
girl = cv2.imread("girl.jpg")cv2.imshow("girl", girl)# girl.ravel()函数是将图像的三位数组降到一维上去，#256为bins的数目,[0, 256]为范围plt.hist(girl.ravel(), 256, [0, 256])plt.show()cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
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三通道直方图绘制
from matplotlib import pyplot as pltimport cv2girl = cv2.imread("girl.jpg")cv2.imshow("girl", girl)color = ("b", "g", "r")#使用for循环遍历color列表，enumerate枚举返回索引和值for i, color in enumerate(color): hist = cv2.calcHist([girl], [i], None, [256], [0, 256]) plt.title("girl") plt.xlabel("Bins") plt.ylabel("num of perlex") plt.plot(hist, color = color) plt.xlim([0, 260])plt.show()cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
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3.图像色彩空间
概念：
颜色空间也称彩色模型(又称彩色空间或彩色系统）它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。
常见的颜色空间：
RGB 、 HSV 、 HSI 、 CMYK
RGB 颜色空间
主要用于计算机图形学中，依据人眼识别的颜色创建，图像中每一个像素都具有 R,G,B 三个颜色分量组成，这三个分量大小均为 [ 0，255]。通常表示某个颜色的时候，写成一个 3 维向量的形式（ 110,150,130 ）。
颜色模型：
原点对应的颜色为黑色，它的三个分量值都为 0
距离原点最远的顶点对应的颜色为白色，三个分量值都为 1
从黑色到白色的灰度值分布在这两个点的连线上，该虚线称为灰度线；
立方体的其余各点对应不同的颜色，即三原色红、绿、蓝及其混合色黄、品红、 青色；
对角线上的值都是一样的，我们称它为灰度线。
HSV 颜色空间
HSV(Hue, Saturation, Value) 是根据颜色的直观特性由 A. R. Smith 在 1978 年创建的一种颜色空间，这个模型中颜色的参数分别是：色调（ H ），饱和度 （S），明度（V）。
颜色模型：
RGB 空间与 HSV 转化
import cv2#色彩空间转换函数def color_space_demo(image): gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('gray',gray) hsv=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV) #print(hsv) cv2.imshow('hsv',hsv)#读入一张彩色图src=cv2.imread('girl.jpg')cv2.imshow('before',src)#调用color_space_demo函数进行色彩空间转化color_space_demo(src)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
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HSI 颜色空间概念
HSI 模型是美国色彩学家孟塞尔 (H.A.Munseu）于 1915 年提出的，它反映了人的视觉系统感知彩色的方式，以色调、饱和度和强度三种基本特征量来感知颜色。
模型优点
CMYK 颜色空间
CMYK(Cyan,Magenta,Yellow,blacK)颜色空间应用于印刷工业,印刷业通过青(C)、品(M)、黄(Y)三原色油墨的不同网点面积率的叠印来表现丰富多彩的颜色和阶调，这便是三原色的 CMY 颜色空间。
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