4.2 类型转换函数

在OpenCV内，我们使用cv2.cvtColor()函数实现色彩空间的变换。该函数能够实现多个色彩空间之间的转换。其语法格式为：

      dst = cv2.cvtColor( src, code [, dstCn] )

式中：

● dst表示输出图像，与原始输入图像具有同样的数据类型和深度。

● src表示原始输入图像。可以是8位无符号图像、16位无符号图像，或者单精度浮点数等。

● code是色彩空间转换码，表4-2展示了其枚举值。

● dstCn是目标图像的通道数。如果参数为默认的0，则通道数自动通过原始输入图像和code得到。

这里需要注意，BGR色彩空间与传统的RGB色彩空间不同。对于一个标准的24位位图， BGR色彩空间中第1个8位（第1个字节）存储的是蓝色组成信息（Blue component），第2个8位（第2个字节）存储的是绿色组成信息（Green component），第3个8位（第3个字节）存储的是红色组成信息（Red component）。同样，其第4个、第5个、第6个字节分别存储蓝色、绿色、红色组成信息，以此类推。

颜色空间的转换都用到了如下约定：

● 8位图像值的范围是[0,255]。

● 16位图像值的范围是[0,65 535]。

● 浮点数图像值的范围是[0.0~1.0]。

对于线性转换来说，这些取值范围是无关紧要的。但是对于非线性转换来说，输入的RGB图像必须归一化到其对应的取值范围内，才能获取正确的转换结果。

例如，对于8位图，其能够表示的灰度级有28=256个，也就是说，在8位图中，最多能表示256个状态，通常是[0,255]之间的值。但是，在很多色彩空间中，值的范围并不恰好在[0,255]范围内，这时，就需要将该值映射到[0,255]内。

例如，在HSV或HLS色彩空间中，色调值通常在[0,360)范围内，在8位图中转换到上述色彩空间后，色调值要除以2，让其值范围变为[0,180)，以满足存储范围，即让值的分布位于8位图能够表示的范围[0,255]内。又例如，在CIEL*a*b*色彩空间中，a通道和b通道的值范围是[-127,127]，为了使其适应[0,255]的范围，每个值都要加上127。不过需要注意，由于计算过程存在四舍五入，所以转换过程并不是精准可逆的。