Question

使用OpenCV 2（3.1.0）和python 2.7如果将图像或视频帧传递给cv2.mean()，则会得到类似

的输出

(57.679779052734375, 70.36699761284721, 102.41968960232204, 0.0)

返回的值是否遵循BGR的OpenCV约定（不是 RGB）以及最后一个值是什么意思？
如果我希望将返回的值翻译为L A B颜色模型如果不重新计算平均值，最好的方法是什么？

我尝试使用colormath模块从rgb转换为xyz到lab但如果我使用手动在线颜色转换器，输入（RGB）在转换为LAB和inputI时看起来不一样从我所期待的东西开始，作为源图像/帧的平均值

    from colormath.color_objects import XYZColor, sRGBColor,LabColor
    from colormath.color_conversions import convert_color
    #RGB-Blue   RGB-Green   RGB-Red
    #57.6797790527  70.3669976128   102.4196896023

    #BGR
    #107    127 133


    rgb = sRGBColor(133, 127, 107)
    xyz = convert_color(rgb, XYZColor, target_illuminant='d50')
    lab = convert_color(xyz,LabColor)

Answer 1

因此，OpenCV对不同颜色空间的值范围有自己的约定，而这又取决于您使用的图像类型。例如，CV_64具有与CV_32和CV_16不同的转换方程，依此类推。

举个例子：（从技术上讲，如果你在文档上做了一些功课，你可以从here了解它）

如果[R，G，B] = [220,233,119]并且你转到this website并转换它

Lab值为

[L，a，b] = [89.31，-20.33,53.44]

现在，在OpenCV中，对于CV_32FC3类型，实验室转换如下：

[R, G, B][220, 233, 119] = CV[L, a, b][2.55 * 89.31, 128 + (-20.33), 128 + 53.44]

注意 - 重要的是在使用约定时检查图像的类型。

或者，如果您有动机，为什么不创建具有相同值的所有通道的图像，请使用 Imgproc.cvtcolor 将它们转换为您想要的任何颜色空间然后拿出公式？这就是我做到的。当我更改图像类型时，文档解决了这种混乱。

希望它有所帮助！

将cv2.mean（）的输出转换为其他颜色模型（LAB）

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