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HSV颜色模型opencv 的 HSV颜色分量范围改变颜色空间 cvtColor()对象追踪 inRange()DEMOHSV颜色模型
HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。、这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。
色调H：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°；
饱和度S：取值范围为0.0～1.0；
亮度V：取值范围为0.0(黑色)～1.0(白色)。
如图所示： 这个锥体的高表示亮度，越往上越亮，取值范围【0,1】；
中心到边缘的距离表示饱和度，越靠边饱和度越大，取值范围【0,1】；
旋转角度表示的是色调，范围【0,360】；
opencv 的 HSV颜色分量范围
opencv 在上面的范围基础上进行了转化。
H: 0— 180 (即H = H / 2)
S: 0— 255 (即S = S * 255)
V: 0— 255 (即V = V * 255)
改变颜色空间 cvtColor()
OpenCV中有超过150种颜色空间转换方法。最广泛使用的,BGR↔灰色和BGR↔HSV。
对于颜色转换，我们使用cv函数。cvtColor()
CV_EXPORTS_W void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 );@param src //输入图像：8位无符号，16位无符号（CV_16UC ...）或单精度浮点数。@param dst //输出图像的大小和深度与src相同。@param code //颜色空间转换代码（请参见#ColorConversionCodes）。@param dstCn //目标图像中的通道数；如果参数为0，则通道是自动从src和代码派生的。
对于BGR→灰度转换，我们使用标志cv::COLOR_BGR2GRAY。
对于BGR→HSV，我们使用标志cv::COLOR_BGR2HSV。
如果将#cvtColor用于8bit图像，转换会损失一些信息。建议先转化为CV_32F
@codeimg *= 1./255;cvtColor(img, img, COLOR_BGR2Luv);@endcode
对象追踪 inRange()
现在我们知道了如何将BGR图像转换成HSV，我们可以使用它来提取一个有颜色的对象。在HSV中比在BGR颜色空间中更容易表示颜色。下面我们将尝试提取图片中红色部分。
方法如下:
转换从BGR到HSV颜色空间 -我们对HSV图像设置红色范围的阈值 -
CV_EXPORTS_W void inRange(InputArray src, InputArray lowerb,InputArray upperb, OutputArray dst);@param src //输入数组。@param lowerb//包括下边界数组或标量。@param upperb//包含上边界数组或标量。@param dst//输出数组，其大小与src相同，类型为CV_8U，单通道。
DEMO
int main() {cv::namedWindow("src",0);cv::namedWindow("dst", 0);cv::Mat src = cv::imread("./img/test1.jpg", 1);cv::Mat dst,dst1,hsv;cv::cvtColor(src, hsv, cv::COLOR_BGR2HSV);cv::inRange(hsv, cv::Scalar(0, 43, 46), cv::Scalar(10, 255, 255),dst);cv::inRange(hsv, cv::Scalar(156, 43, 46), cv::Scalar(180, 255, 255), dst1);dst = dst + dst1;cv::imshow("src", src);cv::imshow("dst", dst);cv::waitKey(0);}
