Java DIP - OpenCV 颜色空间转换

更新于 2025/3/1 0:37:17

为了使用 OpenCV 将一个图像的颜色空间更改为另一个，我们将图像读入 BufferedImage 并将其转换为 Mat 对象。其语法如下 −

File input = new File("digital_image_processing.jpg");
BufferedImage image = ImageIO.read(input);
//将 Buffered Image 转换为 Mat。

OpenCv 允许多种颜色转换类型，所有这些类型都可以在 Imgproc 类中找到。一些类型简要描述 −

Sr.No.	颜色转换类型
1	COLOR_RGB2BGR
2	COLOR_RGB2BGRA
3	COLOR_RGB2GRAY
4	COLOR_RGB2HLS
5	COLOR_RGB2HSV
6	COLOR_RGB2Luv
7	COLOR_RGB2YUV
8	COLOR_RGB2Lab

从任何颜色转换类型中，只需将适当的一个传递到 Imgproc 类中的方法 cvtColor() 中。其语法如下所示 −

Imgproc.cvtColor(source mat, destination mat1, Color_Conversion_Code);

方法 cvtColor() 需要三个参数，分别是源图像矩阵、目标图像矩阵和颜色转换类型。

除了 cvtColor() 方法之外，Imgproc 类还提供了其他方法。下面简要介绍一下 −

Sr.No.	方法 &描述
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) 它将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) 它使用特定的结构元素来扩大图像。
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) 它均衡直方图灰度图像。
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int ddepth, Mat kernel, Point anchor, double delta) 它将图像与内核进行卷积。
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) 它使用高斯滤波器模糊图像。
6	integral(Mat src, Mat sum) 它计算图像的积分。

示例

以下示例演示了如何使用 Imgproc 类将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.DataBufferByte;

import java.io.File;
import javax.imageio.ImageIO;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class Main {
   public static void main( String[] args ) {
   
      try {
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         File input = new File("digital_image_processing.jpg");
         BufferedImage image = ImageIO.read(input);	
         byte[] data = ((DataBufferByte) image.getRaster().getDataBuffer()).getData();
         Mat mat = new Mat(image.getHeight(),image.getWidth(), CvType.CV_8UC3);
         mat.put(0, 0, data);

         Mat mat1 = new Mat(image.getHeight(), image.getWidth(), CvType.CV_8UC3);
         Imgproc.cvtColor(mat, mat1, Imgproc.COLOR_RGB2HSV);

         byte[] data1 = new byte[mat1.rows()*mat1.cols()*(int)(mat1.elemSize())];
         mat1.get(0, 0, data1);
         BufferedImage image1 = new BufferedImage(mat1.cols(), mat1.rows(), 5);
         image1.getRaster().setDataElements(0, 0, mat1.cols(), mat1.rows(), data1);

         File ouptut = new File("hsv.jpg");
         ImageIO.write(image1, "jpg", ouptut);
         
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error: " + e.getMessage());
      }
   }
}