Opencv中RGB通道/HSV通道并分离

OpenCV中HSV颜色模型及颜色分量范围

opencv HSV 颜色模型(H通道取值 && CV_BGR2HSV＿FULL)

【opencv】在hsv颜色空间识别区域颜色

　　将原图分离为RGB单通道和B三通道（GR通道均为0）

     Mat src_color = imread(path);
     vector<Mat> channels;
     vector<Mat> mbgr();
     split(src_color, channels);
     Mat B = channels.at();
     Mat G = channels.at();
     Mat R = channels.at();
     Mat bk1(src_color.size(), CV_8UC1, Scalar());
     Mat imageB(src_color.size(), CV_8UC3);
     mbgr[] = B;
     mbgr[] = bk1;
     mbgr[] = bk1;
     merge(mbgr, imageB);
     imshow("imageB", imageB);
     imshow("原图", src_color);
     imshow("B", B);
     imshow("G", G);
     imshow("R", R);
     waitKey();    

　　利用opencv把RGB图片像HSV颜色空间转变的时候，H通道的值范围为： 0-180，S： 0-255，V：0-255。

　　利用直方图显示三个通道的时候，H通道都集中在前半部分，想让它取值范围扩大。后来发现了   CV_BGR2HSV＿FULL  ，CV_BGR2HSV 在转换图像的时候是将 H / 2  --->  H ，我们知道图像中色相H的取值范围为 0-360 ，所以利用opencv转换之后得到的H的范围为 0-180。而   CV_BGR2HSV＿FULL   实现的映射是 H * 255 / 360 --->H , 所以利用_FULL 这个转换得到的H通道图像的范围为 0-255这两种方式都是opencv把[0-360] 的数据压缩到一个字节可以处理的数据。[ 所以这里说的图像的depth = 8， 刚好能表示的最大值是 255]

 Mat src_hsv;
 cvtColor(src_color, src_hsv, CV_BGR2HSV_FULL);
 //cvtColor(src_color, src_hsv, CV_BGR2HSV);
 vector<Mat> hsv_channels;
 split(src_hsv, hsv_channels);
 Mat H = hsv_channels.at();
 Mat S = hsv_channels.at();
 Mat V = hsv_channels.at();
 imshow("H", H);
 imshow("S", S);
 imshow("V", V);