像素图

• 单通道图（灰度图）
• 三通道图
• 四通道图
• 色彩空间模型
• RGB
• HSV
• HIS
• YCrCb
• YUV(YCrCb)

单通道图（灰度图）

每个像素点只有一个值表示颜色（0-255），0是黑色，255是白色。
三通道的灰度图，三个通道值一样。

三通道图

每个像素点都有三个值表示。BGR图即为三通道图。

四通道图

加上alpha的色彩空间。alpha即为不透明度。

import cv2 as cv
import numpy as np

def get_image_infor(image):
print(type(image)) # <class 'numpy.ndarray'>
# height, width, channels
print(image.shape) # (494, 500, 3)
print(image.size) # 741000
print(image.dtype) # uint8
pixel_data = np.array(image)
print(pixel_data) # 每个像素点的值, print(image)

src = cv.imread("test.png")  # blue, green, red
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)

get_image_infor(src)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

更改每个像素点的值（慢，用API快很多）

def access_pixels(image):
print(image.shape)
hei = image.shape[0]
wid = image.shape[1]
cha = image.shape[2]
print(wid, hei, cha)
for r in range(hei):
for c in range(wid):
for ch in range(cha):
pv = image[r, c, ch]
image[r, c, ch] = 255 - pv
cv.imshow("pixel_demo", image)

色彩空间模型

RGB

HSV

色相（Hue）是色彩的基本属性，就是平常说的颜色的名称。
饱和度（Saturation）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值。
明度（Value/Brightness），取0-max(计算机中HSV取值范围和存储的长度有关)。HSV颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述。圆锥的顶点处，V=0，H和S无定义，代表黑色。圆锥的顶面中心处V=max，S=0，H无定义，代表白色。

HIS

YCrCb

YUV(YCrCb)

色彩空间的转化

def color_space_demo(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow("gray image", gray)
hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
cv.imshow("HSV image", hsv)
his = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HLS)
cv.imshow("HLS image", his)
ycrcb = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2YCrCb)
cv.imshow("Ycrcb image", ycrcb)
yuv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2YUV)
cv.imshow("YUV image", yuv)