目录

1.cvtColor的用处和API讲解

1.cvtColor的作用

2.cvtColor的API

2.用代码实现cvtColor的颜色转换功能

1.调用imread读取RGB彩色图像

2.把RGB图像转换为YUV图像

3.调用imread读取YUV灰度图像

4.把YUV图像转换为RGB图像

5.把处理过后的两种图像保存

注：

1.灰度图

2.YUV

3.cvtColor(img_yuv,img_to_bgr,CV_YUV2BGR);

3.putText的用处和API讲解

3.1. putText的用法和作用

3.2. putText的API

3.3. 用代码实现putText的功能

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1.cvtColor的用处和API讲解

1.cvtColor的作用

cvtColor是OPENCV里面颜色转换的转换函数，它的功能非常强大。能够实现RGB图像转换成灰度图、灰度图转换成RGB图像、RGB转换成HSV等等。下面我们来看看

2.cvtColor的API

CV_EXPORTS_W void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 );

第一个参数：输入的图像数据

第二个参数：输出的图像数据

第三个参数：颜色转换的标识符，下面是转换的图表。图像转化可以分为11个大类，分别是RGB->BGR、RGB->5X5、 RGB->GRAY、RGB->CIEXYZ、RGB->YyCrcb(YUV)、RGB->HSV、RGB->HLS、RGB->CIELab、RGB->CIELuv、RGB->Bayer、YUV420->RGB

第四个参数：目标图像通道数，默认为0

2.用代码实现cvtColor的颜色转换功能

这次代码主要是转换几个常见的格式，如RGB->YUV, YUV->RGB。具体的代码思路如下：

这个代码里面我们分别读取两种图片，一种是RGB图片、另外一种是YUV灰度图像、分别用cvtColor把RGB图像转换成YUV图像、把YUV灰度图像转换成RGB图像、最后用imwrite保存两种图片。下面是一些代码的实现截图：

1.调用imread读取RGB彩色图像

读取RGB彩色通道的图像，这张图片是一张车辆的图片

2.把RGB图像转换为YUV图像

调用cvtColor把三通道的RGB图像转换为YUV的灰度图像，这里使用的是COLOR_RGB2YUV。

3.调用imread读取YUV灰度图像

读取YUV的灰度图像，这张图片是一张灰度的汽车图像

4.把YUV图像转换为RGB图像

调用cvtColor把单通道的图像转换成RGB图像，调用的选项使用的是COLOR_YUV2RGB

5.把处理过后的两种图像保存

使用imwrite保存两种图像

最终的效果：

左边是处理后的YUV图像，右边是RGB图像

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv; //Must Need Write cv
using namespace std;

int main()
{

    Mat src_bgr = imread("car.jpg");

    Mat img_yuv;
    cvtColor(src_bgr,img_yuv,COLOR_BGR2YUV);
    imwrite("car_yuv.jpg",img_yuv);

    Mat img_gray;
    cvtColor(src_bgr,img_gray,COLOR_BGR2GRAY);
    imwrite("car_gray.jpg",img_gray);

    Mat img_bgr;
    cvtColor(img_yuv,img_bgr,COLOR_YUV2BGR);
    imwrite("car_bgr.jpg",img_bgr);

    return 0;
}

car.jpg                                                                car.yuv

car.gray                                                                car.bgr

注：

1.灰度图

当你用灰度模式（例如 OpenCV 中的 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 或相机 SDK 中的灰度采集）读取或采集图像时，图像数据变成了单通道。

• 彩色图：每个像素由 3 个值组成（蓝、绿、红），是一个三维矩阵 （Height，Width，3）。
• 灰度图：每个像素由 1 个值组成（亮度），是一个二维矩阵 （Height，Width）。

在这个过程中，程序将彩色的信息通过加权平均算法（例如 Gray = 0.299R+0.587G+0.114BGray = 0.299R+0.587G+0.114B）合并成了一个亮度值。原本的 R、G、B 三个数值彻底丢失了，只剩下一个亮度值。

然后你对灰度图做了转BGR

# gray 是单通道的图像
cvtColor（img_gray，img_bgr ,COLOR_GRAY2BGR）

这行代码做了以下事情：

1. 输入：一个单通道的矩阵，数值是亮度 L。
2. 输出：一个三通道的矩阵。
3. 转换逻辑：为了让单通道变成三通道，程序将唯一的亮度值 L 复制到了三个通道上。

• 原来的像素值 L
• 转换后的像素值 = （B = L， G = L， R = L）

当三个通道的值相等时，在屏幕上显示出来的就是灰度色（因为没有任何色彩倾向）。所以虽然图像格式变成了 BGR，但视觉上依然是灰色的。

2.YUV

yuv的图像用rgb读取，能转成彩色的。

 YUV 和 RGB 一样，都完整保留了彩色信息，只是用不同的数学方式表达而已。

而之前你遇到的灰度转 BGR 之所以不行，是因为灰度图只保留了亮度，丢失了色彩信息。让我们深入看看区别：

YUV 格式本身就包含彩色信息

YUV（以及类似的 YCbCr）并不是黑白格式，而是一种彩色编码格式。它包含三个分量：

• Y（亮度）：描述图像的明暗程度（类似于黑白图）
• U（Cb，蓝色色度）：描述蓝色分量与亮度的差异
• V（Cr，红色色度）：描述红色分量与亮度的差异

关键点：虽然 Y 通道看起来像灰度图，但 UV 通道完整保留了颜色信息！这和灰度图（只有 Y，没有 UV）有本质区别。

CV_BGR2YUV 和 CV_BGR2YUV_I420 的主要区别在于：前者生成的是“平面”但未压缩的格式，后者生成的是“平面且压缩”的格式。

• YUV444（如通过 CV_BGR2YUV 转换）：
  • 转换结果是 3 通道图像（CV_8UC3）。它的形状是 (Height, Width, 3)，数据总量就是 Height * Width * 3 字节。
• YUV420（如通过 CV_BGR2YUV_I420 转换）：
  • 转换结果是 1 通道图像（CV_8UC1）。为了把 Y、U、V 数据都塞进一个通道里，OpenCV 会把它们垂直堆叠起来，形成一个更高、但宽度不变的图像。所以它的形状是 (Height * 3/2, Width, 1)。

数据量计算对比

我们用一张 2x2 的图片来实际算一下，就更清晰了：

BGR 原图
大小：2x2 像素
数据量：12 字节
Mat(2, 2, CV_8UC3)

转换为 YUV444
存储方式：三通道，每个像素的 Y、U、V 各占一个字节
矩阵形状：(2, 2, 3)
数据总量：2*2*3 = 12 字节

转换为 YUV420（I420）
存储方式：单通道，垂直堆叠
矩阵形状：(3（2*1.5）, 2, 1)，因为 2 * 3/2 = 3
数据总量：3*2*1 = 6 字节

YUV420（家族名称）
    ├── I420（也叫 IYUV）：YYYYYYYY UU VV （平面格式）
    ├── YV12：YYYYYYYY VV UU （平面格式，UV顺序交换）
    ├── NV12：YYYYYYYY UVUV （半平面格式）
    └── NV21：YYYYYYYY VUVU （半平面格式）

1. I420：Y平面 + U平面 + V平面
2. NV12：Y平面 + UV交错平面（UV交替存储）
3. YV12：Y平面 + V平面 + U平面（顺序不同）

3.cvtColor(img_yuv,img_to_bgr,CV_YUV2BGR);

COLOR_BGR2YUVI420  -->  COLOR_YUV2BGR 有问题

当你将BGR转换为YUV_I420格式时，YUV图像的大小计算方式与BGR不同。I420格式要求图像的宽度和高度都是偶数，因为它的UV分量是下采样的（每2x2的Y块对应一组UV）。

COLOR_BGR2YUV  -->  COLOR_YUV2BGR 没有问题

3.putText的用处和API讲解

3.1. putText的用法和作用

putText是OPENCV中常见的功能，他主要的功能是在Mat矩阵里面显示文字，像下图

从上图可以看出来putText是通过坐标(X,Y)在矩阵显示文字

3.2. putText的API

CV_EXPORTS_W void putText( InputOutputArray img, const String& text, Point org,

                         int fontFace, double fontScale, Scalar color,

                         int thickness = 1, int lineType = LINE_8,

                         bool bottomLeftOrigin = false );

第一个参数：img需要传入的图像数据

第二个参数：text需要显示的文字

第三个参数：org文字在图像数据中的坐标位置

第四个参数：fontFace字体类型，常用的字体类型如下

• FONT_SHERSHEY_SIMPLEX
• FONT_HERSHEY_ PLAIN
• FONT_HERSHEY_DUPLEX
• FONT_SHERSHEY_SCOMPLEX
• FONT_SHERSHEY_STRIPLEX
• ONT_SHERSHEY_SCOMPLEX_SSMALL
• FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX
• orFONT_SHERSHEY_SSCRIPT_SCOMPLEX

以上所有类型都可以配合FONT_HERSHEY_ITALIC使用，产生斜体效果

第五个参数：fontScale字体的大小

第六个参数：color是颜色标量，字体的显示颜色

第七个参数：thickness是字体的粗细程度，默认为1

第八个参数：lineType线性，默认是LINE_8，具体的几个如下:

第九个参数：bottomLeftOrigin图像数据原点在左下角， Otherwise(默认false)图像数据中原点的左上角。默认bottomLeftOrigin = false

3.3. 用代码实现putText的功能

本章节代码主要是实现单张图片显示文字

3.3.1.读取车辆图片

使用imread读取需要处理的图片

3.3.2.调用putText的API进行文字显示

上面是代码是利用putText对Mat矩阵进行文字显示，显示的字符是HelloWorld，这里的位置我们选择是Point(0,400)这个位置，字体选择FONT_HERSHEY_PLAIN，字体大小是4.0，颜色为红色(Scalar(0,0,255)), 绘制线的粗细程度是4，然后线的类型是LINE_8.

3.3.3.最后用imwrite来保存图片，最终的显示效果是

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv; //Must Need Write cv
using namespace std;

int main()
{

    Mat img = imread("car.jpg");
    if(img.empty())
    {
        printf("imread error\n");
        return -1;
    }

    string str = "Your Car";
    Point pt(0,400);
    int fontFace = cv::FONT_HERSHEY_PLAIN;
    double fontScale = 4.0;
    int thinkness = 4;
    putText(img,str,pt,fontFace,fontScale,Scalar(0,0,255),thinkness);

    imwrite("car_text.jpg",img);

    return 0;
}