Question

我是OpenCV的新手。我正在学习基于分水岭算法的分段，我遇到了问题。

我必须使用Watershed将图像颜色转换为图像灰度。当我使用色彩空间BGR，没有问题，但空间HSV，我不确定下面的代码是否正确。

Mat im = imread("./Image/118035.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

Mat imHSV;
cvtColor(im, imHSV, CV_BGR2HSV);
imshow("HSV", imHSV);

cvtColor(imHSV, imHSV, CV_BGR2GRAY);
imshow("HSV to gray", imHSV);


imshow("BGR", im);
cvtColor(im, im, CV_BGR2GRAY);
imshow("BGR to gray", im);

我认为，在从BGR转换为HSV后，Hue =蓝色，饱和度=绿色，值=红色，我可以使用运算符BGR2GRAY从HSV转换为灰度。

2个图像输出不同，我可以将HSV转换为灰度吗？

//是否与色彩空间LAB相似？

Answer 1

从HSV到灰色的转换不是必需的：您已经拥有它。您可以通过将HSV图像分成3并选择第3个通道来选择V通道作为灰度图像：

Mat im = imread("C:/local/opencv248/sources/samples/c/lena.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

Mat imHSV;
cvtColor(im, imHSV, CV_BGR2HSV);
imshow("HSV", imHSV);

//cvtColor(imHSV, imHSV, CV_BGR2GRAY);
Mat hsv_channels[3];
cv::split( imHSV, hsv_channels );
imshow("HSV to gray", hsv_channels[2]);

imshow("BGR", im);
cvtColor(im, im, CV_BGR2GRAY);
imshow("BGR to gray", im);

waitKey();

Answer 2

hsv1 = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2HSV)

h, s, v1 = cv2.split(hsv1)

cv2.imshow("gray-image",v1)

Answer 3

很遗憾，由于声誉不足，我无法发表评论。

单独使用第3个通道可能会给出您不期望的灰度值，因为颜色越来越饱和，作为一个极端的例子，RGB 0,0,255将通过取值hsv通道转换为灰度后显示为纯白色。 / p>

这肯定会影响分水岭（取决于图像内容），因为饱和的红色，绿色和蓝色在V声道中无法区分。

显而易见，转换为BGR然后灰度可能是一个更好的选择。

Answer 4

在HSV色彩空间中，V通道定义为max（R，G，B），但在灰度级，其值由mean（R，G，B）定义。在RGB2HSV转换中，我们将以下公式用于S和V通道：

V = max(R, G, B)
S = (max(R, G, B) - min(R, G, B)) / max(R, G, B)

因此，如果S为零，则max（R，G，B）等于min（R，G，B），它们等于mean（R，G，B）。因此，如果符合此标准，则V通道等于灰度值。在其他方面，它们是不同的。

一种方法是将图像转换为RGB，然后将其转换为灰色。但是，如果您寻求更直接的方法，则可以使用以下图片：

HSV2RGB converion

，因此灰度值为mean（R，G，B），您可以将其计算为：

gray = m + (c + x) / 3

您可以在其中根据图像中的公式计算m，c和x。

在OpenCV中将HSV转换为灰度

4 个答案: