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在计算机图像处理中，色彩空间是理解和操作图像色彩的重要基础。每一种色彩空间都有自己的适用范围。rgb 是比较常见的色彩空间，除此之外比较常见的色彩空间还有 gray、hsv、lab、yuv 等。

为什么会有这么多色彩空间呢？有兼容性的原因，也有为了方便计算的原因。比如 yuv 这个是电视信号系统采用的，以前的老电视是黑白电视，只需要一个颜色通道，后来出现了彩色电视，为了使视频信号能够兼容黑白电视和彩色电视，就将 rgb 专横 yuv，其中 y通道 是图像的亮度，黑白电视只需要使用这个通道就能显示出黑白影像了，而彩色电视需要将 yuv 转成 rgb 来显示。

我们都知道 rgb 表示「红绿蓝」三种颜色，一个像素包含 rgb 3个通道，将这3个通道融合可以渲染出不同的颜色。但 rgb 三个通道融合的值很难去直观看出到底是什么颜色。如果要做一个抠图功能，显然用 hsv（h色相、s饱和度、v明度） 会更合适。

所以就出现了这么多种色彩空间。

有时为了计算方便，会将图片的颜色空间转换成别的类型。

opencv 提供了 cv2.cvtcolor() 方法可以实现不同色彩空间之间的转换。例如，将 rgb 转换为 hsv、lab 或 yuv，或者反向转换，都可以通过该函数实现。

常见的色彩空间转换

• cv2.color_bgr2rgb：bgr 转 rgb
• cv2.color_bgr2hsv：bgr 转 hsv
• cv2.color_bgr2lab：bgr 转 lab
• cv2.color_bgr2yuv：bgr 转 yuv
• cv2.color_rgb2bgr：rgb 转 bgr
• cv2.color_hsv2bgr：hsv 转 bgr
• cv2.color_bgr2gray：rgb 转 gray

在 opencv 中，图像的默认色彩空间通常是 bgr（蓝、绿、红），与 rgb 的差别仅在于通道顺序。

cv2.cvtcolor() 接收3个参数。

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

• src：要处理的图像。
• code：色彩空间转换代码，比如 cv2.color_bgr2hsv 。
• dstcn：目标通道数，可选。如果要指定通道数，这个值必须是整数。

举个例子，将一张 rgb 的图片转成灰度图（gray）。

import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread("example.png")  # 替换为图像的路径
# 将 bgr 转换为灰度图
grayimg = cv2.cvtcolor(image, cv2.color_bgr2gray)
# 展示原图
cv2.imshow("image", image)
# 展示灰度图
cv2.imshow("grayimg", grayimg)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows()

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