OpenCV 中的色彩空间 | Python

颜色空间是一种表示图像中存在的颜色通道的方法，它赋予图像特定的色调。有几种不同的色彩空间，每一种都有自己的意义。一些流行的色彩空间有RGB （红、绿、蓝）、 CMYK （青色、洋红、黄、黑）、 HSV （色相、饱和度、值）等。 BGR 色彩空间： OpenCV 的默认色彩空间是 RGB。但是，它实际上以 BGR 格式存储颜色。它是一种加色模型，其中蓝色、绿色和红色的不同强度给出不同的颜色深浅。 HSV 颜色空间：它以 RGB 颜色点的圆柱表示形式存储颜色信息。它试图描绘人眼所感知的颜色。色调值从 0-179 变化，饱和度值从 0-255 变化，值从 0-255 变化。它主要用于颜色分割目的。 CMYK 颜色空间：与 RGB 不同，它是减色空间。 CMYK 模型通过在较浅（通常为白色）背景上部分或全部遮盖颜色来工作。墨水减少了本来会被反射的光。这种模型被称为减色法，因为墨水从白光中“减去”了红色、绿色和蓝色。白光减去红色留下青色，白光减去绿色留下洋红色，白光减去蓝色留下黄色。 可视化 RGB 图像的不同颜色通道。

Python3

import cv2
 
image = cv2.imread('C://Users//Gfg//rgb.png')
B, G, R = cv2.split(image)
# Corresponding channels are separated
 
cv2.imshow("original", image)
cv2.waitKey(0)
 
cv2.imshow("blue", B)
cv2.waitKey(0)
 
cv2.imshow("Green", G)
cv2.waitKey(0)
 
cv2.imshow("red", R)
cv2.waitKey(0)
 
cv2.destroyAllWindows()

输出：