Исследование цветовых моделей

На этом занятии мы изучим различные цветовые модели, доступные в OpenCV, и научимся их использовать для обработки изображений. Также рассмотрим, какие задачи лучше всего решаются с помощью каждой из цветовых моделей.

Цветовые модели RGB и BGR

• RGB (Red, Green, Blue): Это стандартное цветовое пространство, которое используется большинством библиотек визуализации, таких как Matplotlib. Оно более интуитивно понятно, так как соответствует порядку восприятия цветов человеком.

• BGR (Blue, Green, Red): Это стандартное цветовое пространство, используемое в OpenCV. В отличие от более привычного формата RGB, где порядок цветов — красный, зеленый, синий, в BGR порядок — синий, зеленый, красный. Этот формат используется многими камерами и устройствами для захвата изображений.

Для преобразования из одного формата в другой в OpenCV применяется функция cv2.cvtColor(), которая используется для преобразования цветового пространства изображения. Она позволяет конвертировать изображения из одного цветового формата в другой, что часто необходимо при работе с изображениями, поскольку разные библиотеки и устройства могут использовать разные цветовые модели.

Рассмотрим строку:

image_rgb = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)

1. Аргументы функции:

   • image_bgr: Это входное изображение, которое представлено в формате BGR.
   • cv2.COLOR_BGR2RGB: Это флаг, указывающий, какое преобразование цветового пространства нужно выполнить. В данном случае он указывает на преобразование из BGR в RGB.

2. Преобразования:

   • Каждый пиксель изображения преобразуется из BGR в RGB.
   • В случае именно смены форматов RGB и BGR для каждого пикселя меняются местами значения синего и красного каналов. Например, пиксель с BGR значениями (255, 0, 0) (чистый синий) преобразуется в RGB (0, 0, 255) (чистый красный).

Для примера создадим изображение с градиентом:

Сравните два изображения! Видно, что зеленый канал остался на месте, а синий и красный поменялись местами!

Преобразование между форматами RGB и BGR важно в контексте компьютерного зрения, так как это позволяет обеспечить совместимость между различными библиотеками и инструментами. Понимание того, когда и как это преобразование необходимо, помогает избежать проблем с неправильной интерпретацией цветов в изображениях и позволяет максимально эффективно использовать возможности каждой библиотеки и инструмента.