RGB图像转换成HSV图像，HSV图像转换为RGB图像
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HSV 即使用 色相（Hue）、饱和度（Saturation）、明度（Value） 来表示色彩的一种方式
色相：将颜色用0°到360°表示，就是我们日常讲的颜色名称，如红色、蓝色等。
色相与颜色对应关系如上
饱和度：色彩的纯度，饱和度越低色彩越暗淡（0<=S<1）
明度：即颜色的明亮程度，数值越高越接近于白色，数值越低越接近于黑色（0<=V<1）
将图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间的算法如下所示：
Max = max(R,G,B)
Min = min(R,G,B)
色相
饱和度： S = Max - Min
明度：V = Max
从HSV转换到RGB空间：
HSV——>RGB
# 上 BGR2HSV 和 HSV2BGR 代码
import cv2
import numpy as np
# BGR -> HSV
def BGR2HSV(_img):
img = _img.copy() / 255.
hsv = np.zeros_like(img, dtype=np.float32)
# get max and min
max_v = np.max(img, axis=2).copy()
min_v = np.min(img, axis=2).copy()
min_arg = np.argmin(img, axis=2)
# H
hsv[..., 0][np.where(max_v == min_v)]= 0
## if min == B
ind = np.where(min_arg == 0)
hsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 1][ind] - img[..., 2][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 60
## if min == R
ind = np.where(min_arg == 2)
hsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 0][ind] - img[..., 1][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 180
## if min == G
ind = np.where(min_arg == 1)
hsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 2][ind] - img[..., 0][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 300
# S
hsv[..., 1] = max_v.copy() - min_v.copy()
# V
hsv[..., 2] = max_v.copy()
return hsv
def HSV2BGR(_img, hsv):
img = _img.copy() / 255.
# get max and min
max_v = np.max(img, axis=2).copy()
min_v = np.min(img, axis=2).copy()
out = np.zeros_like(img)
H = hsv[..., 0]
S = hsv[..., 1]
V = hsv[..., 2]
C = S
H_ = H / 60.
X = C * (1 - np.abs( H_ % 2 - 1))
Z = np.zeros_like(H)
vals = [[Z,X,C], [Z,C,X], [X,C,Z], [C,X,Z], [C,Z,X], [X,Z,C]]
for i in range(6):
ind = np.where((i <= H_) & (H_ < (i+1)))
out[..., 0][ind] = (V - C)[ind] + vals[i][0][ind]
out[..., 1][ind] = (V - C)[ind] + vals[i][1][ind]
out[..., 2][ind] = (V - C)[ind] + vals[i][2][ind]
out[np.where(max_v == min_v)] = 0
out = np.clip(out, 0, 1)
out = (out * 255).astype(np.uint8)
return out利用上述函数实现图像色相翻转（色相值+180，然后用 RGB色彩空间表示图片）
# Read image
img = cv2.imread("../paojie.jpg").astype(np.float32)
# RGB > HSV
hsv = BGR2HSV(img)
# Transpose Hue
hsv[..., 0] = (hsv[..., 0] + 180) % 360
# HSV > RGB
out = HSV2BGR(img, hsv)
# Save result
cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.imshow("result", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
原图
色相翻转后结果
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