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一、RGB
在表示图像时，有多种不同的颜色模型，但最常见的是红、绿、蓝(RGB) 模型RGB 模型是一种加法颜色模型，其中原色 (在RGB模型中，原色是红色 R、绿色 G 和蓝色 B)混合在一起就可以用来表示广泛的颜色范围。
每个原色(R,G,B)通常表示一个通道，其取值范围为0,255]内的整数值。因此，每个通道有共256个可能的离散值，其对应于用于表示颜色通道值的总比特数(28=256)。此外，由于有三个不同的通道，使用 RGB 模型表示的图像称为24位色深图像:
最常见的色彩空间就是RGB，人眼也是基于RGB的色彩空间去分辨颜色的.
OpenCv默认使用的是BGR.BGR与RGB色彩空间的区别在于图片在色彩通道上的排列顺序不同。
二、图像处理入门
首先我们第一个刻在脑子里的概念就是：
图片是由像素点构成！！！
以上图像可以完美的展示出图片的构成.
而在图像中一般分为三类:
1.二值图像:
二值图像表示的意思就是每一个像素点只由0和1构成，0表示黑色，1表示白色，而且这里的黑色和白色是纯黑和纯白。我们以官网为例。
2.灰度图像
灰度图像就是一个8位的位图。什么意思呢？就是说00000001一直到11111111，这就是二进制表示。如果表示成我们常用的十进制就是0-255。其中0就表示纯黑色，255就表示纯白色，中间就是处于纯黑色到纯白色的相关颜色。我们依旧以丽娜为例。
3.彩色图像
计算机中所有的颜色都可以由R（红色通道）、G（绿色通道）、B（蓝色通道）来组成，其中每一个通道都有0-255个像素颜色组成。比如说R=234，G=252，B=4就表示黄色。显示出来的也是黄色。所以说彩色图像由三个面构成，分别对应R,G,B。我们还是以丽娜为例子。
三、色彩空间的转换
代码如下:
import cv2
def callback(value):
pass
# 创建窗口
cv2.namedWindow('color',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('color',640,480)
# 读取图片,OpenCv默认读进来的图片为BGR的色彩空间
img = cv2.imread('6.jpg')
# 常见的颜色空间转换
colorspaces = [cv2.COLOR_BGR2RGBA,cv2.COLOR_BGR2BGRA,
cv2.COLOR_BGR2GRAY,cv2.COLOR_BGR2HSV,
cv2.COLOR_BGR2YUV]
# 创建trackbar
cv2.createTrackbar('trackbar','color',0,4,callback)
while True:
index = cv2.getTrackbarPos('trackbar','color')
# 颜色空间的转换API
cvt_img = cv2.cvtColor(img,colorspaces[index])
cv2.imshow('color',cvt_img)
key = cv2.waitKey(10)
if key == ord('q'):
break
# 释放资源
cv2.destroyAllWindows()运行结果如下:
