影象彩色空間互轉在影象處理中應用非常廣泛，而且很多演算法只對灰度圖有效；另外，相比rgb，其他顏色空間(比如hsv、hsi)更具可分離性和可操作性，所以很多影象演算法需要將影象從rgb轉為其他顏色空間，所以影象彩色互轉是十分重要和關鍵的
1.相關顏色空間的原理介紹
2.顏色空間互轉理論的介紹
3.opencv**實踐
4.動手實踐
4.1 rgb與灰度圖互轉
rgb顏色空間以r(red:紅)、g(green:綠)、b(blue:藍)三種基本色為基礎，進行不同程度的疊加，產生豐富而廣泛的顏色，所以俗稱三基色模式。電視機、電腦的顯示器等大部分都是採用這種模型。自然界中的任何一種顏色都可以由紅、綠、藍三種色光混合而成，現實生活中人們見到的顏色大多是混合而成的色彩。
rgb顏色空間是用乙個單位長度的立方體來表示顏色的，黑藍綠青紅紫黃白8種常見顏色分別位居立方體的8個頂點，通常將黑色置於三維直角座標系的原點，紅綠藍分別置於3根座標軸土，整個立方體放在第1卦限內。如下圖所示。而其中的青色與紅色、紫色與綠色、黃色與藍色是互補色。各引數的取值範圍是：r：0-255；g：0-255；b：0-255。引數值也稱為三色係數或基色係數或顏色值，除以255後歸一到0-1之間，但不是無窮多個而是有限多個值。由於每個灰度級都定為256，所以，紅綠藍分量全部組合起來共可表示256256256=16777216種不同的顏色。它比人眼能分辨的顏色種數多得多。因此，雖然自然界中的顏色非常多，但用rgb顏色空間來近似表達自然界中的顏色是完全夠用了.
rgb使用紅、綠、藍三原色的亮度來定量表示顏色,能清楚知道三原色的比例，但是並不直觀，很難想象看見這三原色的比例能直接知道色彩到底是什麼樣的。科學研究一般不採用rgb顏色空間，因為它的細節難以進行數位化的調整。它將色調，亮度，飽和度三個量放在一起表示，很難分開。
對於彩色圖轉灰度圖，有乙個很著名的心理學公式：
gray = r * 0.299 + g * 0.587 + b * 0.114
原圖:
轉為灰度圖：
4.2 rgb與hsv互轉
hsv是一種將rgb色彩空間中的點在倒圓錐體中的表示方法。hsv即色相(hue)、飽和度(saturation)、明度(value)，又稱hsb(b即brightness)。色相是色彩的基本屬性，就是平常說的顏色的名稱，如紅色、黃色等。飽和度（s）是指色彩的純度，越高色彩越純，低則逐漸變灰，取0-100%的數值。明度（v），取0-max(計算機中hsv取值範圍和儲存的長度有關)。hsv顏色空間可以用乙個圓錐空間模型來描述。圓錐的頂點處，v=0，h和s無定義，代表黑色。圓錐的頂面中心處v=max，s=0，h無定義，代表白色。
rgb顏色空間中，三種顏色分量的取值與所生成的顏色之間的聯絡並不直觀。而hsv顏色空間，更類似於人類感覺顏色的方式，封裝了關於顏色的資訊：「這是什麼顏色？深淺如何？明暗如何？
這個模型就是按色彩、深淺、明暗來描述的。
h是色彩；
s是深淺， s = 0時，只有灰度；
v是明暗，表示色彩的明亮程度，但與光強無直接聯絡。
應用：可以用於偏光矯正、去除陰影、影象分割等，下面貼出一張hsv顏色空間圖：
效果圖：
src: 輸入影象
dst: 輸出影象
code: 顏色空間轉換識別符號
opencv2的cv_字首巨集命名規範被opencv3中的color_式的巨集命名字首取代
注意rgb色彩空間預設通道順序為bgr
具體可以參考： enum cv::colorconversioncode部分
dstcn: 目標影象的通道數，該引數為0時，目標影象根據源影象的通道數和具體操作自動決定
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