將圖像從一個顏色空間轉換為另一個。 該函數將輸入圖像從一個顏色空間轉換為另一個顏色空間。在從RGB顏色空間轉換的情況下，應明確指定通道的順序（RGB或BGR）。請註意，OpenCV中的預設顏色格式通常稱為RGB，但實際上是BGR（位元組相反）。因此，標準（24位）彩色圖像中的第一個位元組將為8位藍色分量 ...
1 CvtColor 2 Void cv::cvtColor(InputArray src， 3 OutputArray dst， 4 INT code， 5 INT dstCn =0 6 ） 7
將圖像從一個顏色空間轉換為另一個。
該函數將輸入圖像從一個顏色空間轉換為另一個顏色空間。在從RGB顏色空間轉換的情況下，應明確指定通道的順序（RGB或BGR）。請註意，OpenCV中的預設顏色格式通常稱為RGB，但實際上是BGR（位元組相反）。因此，標準（24位）彩色圖像中的第一個位元組將為8位藍色分量，第二個位元組為綠色，第三個位元組為紅色。第四，第五和第六個位元組將是第二個像素（藍色，然後是綠色，然後是紅色），依此類推。
R，G和B通道值的常規範圍是：
- 0到255為CV_8U圖像
- 0到65535的CV_16U圖像
- 0到1用於CV_32F圖像
線上性變換的情況下，範圍無關緊要。但是在非線性變換的情況下，輸入RGB圖像應該被歸一化到適當的值範圍，以獲得正確的結果，例如RGB →L * u * v *轉換。例如，如果您有一個32位浮點圖像直接從8點陣圖像轉換而不進行任何縮放，那麼它將具有0..255的值範圍而不是該函數假定的0..1。所以，在調用cvtColor之前，您需要先將圖像縮小：
1 img * = 1./255; 2 cvtColor（img，img，COLOR_BGR2Luv）;
如果您使用cvtColor與8點陣圖像，轉換將有一些信息丟失。對於許多應用程式，這並不會引人註目，但建議在需要全部顏色的應用程式中使用32點陣圖像，或者在操作之前轉換圖像然後轉換。
如果轉換添加了Alpha通道，其值將設置為相應通道範圍的最大值：CV_8U為255，CV_16U為65535，CV_32F為1。
參數
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SRC |
輸入圖像：8位無符號，16位無符號（CV_16UC ...）或單精度浮點。 |
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DST |
輸出與src相同大小和深度的圖像。 |
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code |
顏色空間轉換代碼（見cv :: ColorConversionCodes）。 |
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dstCn |
目的地圖像中的頻道數; 如果參數為0，則從src和代碼自動導出通道數。 |
也可以看看
例子：
camshiftdemo.cpp，edge.cpp，facedetect.cpp，ffilldemo.cpp，houghcircles.cpp，houghlines.cpp，lkdemo.cpp和watershed.cpp。
轉換模式
RGB ↔ GRAY
RGB模式增加移除alpha通道、改變通道順序、和16位RGB色彩模式（R5:G6:B5 或者 R5:G5:B5）的圖像之間的轉換、和灰度圖之間的轉換：
RGB[A] to Gray:Y←0.299⋅R+0.587⋅G+0.114⋅B
和
Gray to RGB[A]:R←Y,G←Y,B←Y,A←max(ChannelRange)
示例：
1 cvtColor(src, bwsrc, cv::COLOR_RGB2GRAY);
高級用法見cv::mixChannels
或者
cv::COLOR_BGR2GRAY, cv::COLOR_RGB2GRAY, cv::COLOR_GRAY2BGR, cv::COLOR_GRAY2RGB
RGB ↔ CIE XYZ.Rec 709 with D65 white point
X, Y and Z cover the whole value range (in case of floating-point images, Z may exceed 1).what’s the meaning of this sentence?
用法見：
cv::COLOR_BGR2XYZ, cv::COLOR_RGB2XYZ, cv::COLOR_XYZ2BGR, cv::COLOR_XYZ2RGB
RGB ↔ YCrCb JPEG (or YCC)
其中
Y, Cr, and Cb cover the whole value range.
用法見：
cv::COLOR_BGR2YCrCb, cv::COLOR_RGB2YCrCb, cv::COLOR_YCrCb2BGR, cv::COLOR_YCrCb2RGB
RGB ↔ HSV
在8位和16點陣圖像的情況下，R，G和B將轉換為浮點格式並縮放以適合0到1的範圍。
用法見：
cv::COLOR_BGR2HSV, cv::COLOR_RGB2HSV, cv::COLOR_HSV2BGR, cv::COLOR_HSV2RGB
RGB ↔ HLS
In case of 8-bit and 16-bit images, R, G, and B are converted to the floating-point format and scaled to fit the 0 to 1 range.
用法見：
cv::COLOR_BGR2HLS, cv::COLOR_RGB2HLS, cv::COLOR_HLS2BGR, cv::COLOR_HLS2RGB
RGB ↔ CIE L*a*b*
In case of 8-bit and 16-bit images, R, G, and B are converted to the floating-point format and scaled to fit the 0 to 1 range.
用法見：
cv::COLOR_BGR2Lab, cv::COLOR_RGB2Lab, cv::COLOR_Lab2BGR, cv::COLOR_Lab2RGB
RGB ↔ CIE L*u*v*
In case of 8-bit and 16-bit images, R, G, and B are converted to the floating-point format and scaled to fit 0 to 1 range.
The above formulae for converting RGB to/from various color spaces have been taken from multiple sources on the web, primarily from the Charles Poynton site http://www.poynton.com/ColorFAQ.html
用法見：
cv::COLOR_BGR2Luv, cv::COLOR_RGB2Luv, cv::COLOR_Luv2BGR, cv::COLOR_Luv2RGB
Bayer → RGB
The Bayer pattern is widely used in CCD and CMOS cameras. It enables you to get color pictures from a single plane where R,G, and B pixels (sensors of a particular component) are interleaved as follows:
The output RGB components of a pixel are interpolated from 1, 2, or 4 neighbors of the pixel having the same color. There are several modifications of the above pattern that can be achieved by shifting the pattern one pixel left and/or one pixel up. The two letters C and C in the conversion constants CV_Bayer C1C2 2BGR and CV_Bayer C1C2 2RGB indicate the particular pattern type. These are components from the second row, second and third columns, respectively. For example, the above pattern has a very popular "BG" type.
用法見：
cv::COLOR_BayerBG2BGR, cv::COLOR_BayerGB2BGR, cv::COLOR_BayerRG2BGR, cv::COLOR_BayerGR2BGR,
cv::COLOR_BayerBG2RGB, cv::COLOR_BayerGB2RGB, cv::COLOR_BayerRG2RGB, cv::COLOR_BayerGR2RGB
