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在計算機圖像處理中，色彩空間是理解和操作圖像色彩的重要基礎。每一種色彩空間都有自己的適用範圍。RGB 是比較常見的色彩空間，除此之外比較常見的色彩空間還有 GRAY、HSV、Lab、YUV 等。

為什麼會有這麼多色彩空間呢？有兼容性的原因，也有為了方便計算的原因。比如 YUV 這個是電視信號系統採用的，以前的老電視是黑白電視，只需要一個顏色通道，後來出現了彩色電視，為了使視頻信號能夠兼容黑白電視和彩色電視，就將 RGB 專橫 YUV，其中 Y通道 是圖像的亮度，黑白電視只需要使用這個通道就能顯示出黑白影像了，而彩色電視需要將 YUV 轉成 RGB 來顯示。

我們都知道 RGB 表示「紅綠藍」三種顏色，一個像素包含 RGB 3個通道，將這3個通道融合可以渲染出不同的顏色。但 RGB 三個通道融合的值很難去直觀看出到底是什麼顏色。如果要做一個摳圖功能，顯然用 HSV（H色相、S飽和度、V明度） 會更合適。

所以就出現了這麼多種色彩空間。

色彩空間轉換方法

有時為了計算方便，會將圖片的顏色空間轉換成別的類型。

OpenCV 提供了 cv2.cvtColor() 方法可以實現不同色彩空間之間的轉換。例如，將 RGB 轉換為 HSV、LAB 或 YUV，或者反向轉換，都可以通過該函數實現。

常見的色彩空間轉換

• cv2.COLOR_BGR2RGB：BGR 轉 RGB
• cv2.COLOR_BGR2HSV：BGR 轉 HSV
• cv2.COLOR_BGR2LAB：BGR 轉 LAB
• cv2.COLOR_BGR2YUV：BGR 轉 YUV
• cv2.COLOR_RGB2BGR：RGB 轉 BGR
• cv2.COLOR_HSV2BGR：HSV 轉 BGR
• cv2.COLOR_BGR2GRAY：RGB 轉 GRAY

在 OpenCV 中，圖像的默認色彩空間通常是 BGR（藍、綠、紅），與 RGB 的差別僅在於通道順序。

cv2.cvtColor() 接收3個參數。

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

• src：要處理的圖像。
• code：色彩空間轉換代碼，比如 cv2.COLOR_BGR2HSV 。
• dstCn：目標通道數，可選。如果要指定通道數，這個值必須是整數。

舉個例子，將一張 RGB 的圖片轉成灰度圖（GRAY）。

![上傳中...]()

import cv2

# 讀取圖像
image = cv2.imread("example.png")  # 替換為圖像的路徑

# 將 BGR 轉換為灰度圖
grayImg = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 展示原圖
cv2.imshow("Image", image)
# 展示灰度圖
cv2.imshow("GrayImg", grayImg)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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