小编给大家分享一下python如何实现RGB与YCBCR颜色空间转换，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！人类能够从灰度图像中获取理解场景需要的大部分信息，所以看黑白电视机并不会严重影响人对视频中场景的理解。图像的亮度和像素值成正比，如果需要增加图像的亮度，比如从黑色逐渐过渡到白色，就可以对单通道的灰度图像素值进行增加来实现。保存灰度图像的每个像素值一般采用8个bit，像素值的范围为0-255。下面的例子展示了灰度图像的像素值增加时亮度的变化过程，假设图像初始像素值为0：上面显示了lena图像像素值增加时肤色的变化。代码的实现比较简单，读取图片，然后不断的对图像的每个像素值增加偏移量：RGB模型在硬件设备中被广泛的使用，通过R（红色）、G（绿色）、B（蓝色）三者进行叠加可以形成更多的颜色。RGB颜色空间和后面将要进行介绍的YCbCr颜色空间和HSV颜色空间存在线性的变换关系，所以只要拥有RGB图像就能得到其它颜色空间的图像。一幅图像中R、G、B分别作为三个通道，如果某两个通道的值为0，图像的颜色就会被不为零的那个通道控制。比如：实现上面的效果需要三个步骤：（1）创建一幅3通道的空图像（2）给3通道空图像的R通道添加一幅单通道图像（3）给3通道图像的R通道像素值不断增加偏移量但是，由于最终图像呈现出的颜色是三RGB三者的叠加，而现实中不仅仅是其中之一的颜色，所以很难控制最终图像的颜色，所以我们需要其它的颜色空间。YCbCr颜色空间中的Y是亮度通道，Cb是蓝色分量，Cr是红色分量。它在电视系统中比较常用，比如早期的黑白电视机使用彩色电视信号线，就可以单独使用亮度值；这种功能RGB颜色空间就做不到，因为我们不能仅仅使用RGB中某个通道作为亮度信号来使用。由于YCbCr经常和YUV颜色空间比较相似，所以二者容易被认为是从属或者等价关系，按照维基百科的说法：YUV 是模拟信号，而YCbCr是数字信号。YCbCr和RGB存在线性的变换关系，本文介绍的变换矩阵来自ITU.BT-601，所规定的变换矩阵Trans形式如下：实现rgb2ycbcr（）函数只需要两个步骤：（1）创建变换矩阵Trans；（2）遍历图像每个像素点，并对三个通道分别进行矩阵计算。下面的代码展示了如何实现从RGB空间到YCBCR变换：如果想要求逆变换，只需要根据矩阵求逆法则进行就可以了，需要注意的是：逆变换时偏移矩阵也需要左乘变换矩阵Trans的逆！逆变换只需要将rgb2ycbcr中的transform_matrix求逆即可，再次强调：shift_matrix也需要乘以transform_matrix的逆，而不是直接减去shift_matrix！所需要的包以及绘图代码如下，绘图用到的就是上面免费云主机域名定义的两个函数。首先将rgb转为ycbcr，在从ycbcr转为rgb：下图中左边是原始的rgb图像，中间是转换得到的ycbcr空间图像，右边是再次转回rgb空间的图像：最后，对比了opencv提供的标准库的转换效果：opencv得到的结果如下：原始rgb效果和cycle（重构）效果很接近，而中间结果不一致是因为opencv采用的是“ycrcb”，而不是“ycbcr”。以上是“python如何实现RGB与YCBCR颜色空间转换”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道！
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