如何使用Python在OpenCV中将彩色图像转换为HLS？

彩色（RGB）图像有三个通道，红色、蓝色和绿色。在 OpenCV 中，彩色图像以[H，W，C]格式表示，其中H，W和C分别表示图像的高度、宽度和通道数。所有三个通道的值范围为0到255。

而 HLS 图像也有三个通道，分别是 色调、亮度和饱和度 通道。在 OpenCV 中，Hue通道的取值范围为0到179，而Lightness和Saturation通道的取值范围为0到255。

在 OpenCV 中，使用 cv2.imread() 函数加载的彩色图像总是以BGR格式表示。要将BGR图像转换为HLS图像，可以使用cv2.cvtColor()函数。这个函数用于将一种颜色空间的图像转换为另一种颜色空间。这个函数有两个参数——第一个是 输入图像 ，第二个是 颜色转换方法 。

语法

cv2.cvtColor()的语法如下：

cv2.cvtColor(bgr_img, cv2.COLOR_BGR2HLS)

要将RGB图像转换为HLS图像，请按照以下步骤进行操作。

步骤

导入所需的库。在以下所有Python示例中，所需的Python库是 OpenCV 。请确保您已经安装了它。

import cv2

使用 cv2.imread() 函数读取 RGB 图像。使用该方法读取的RGB图像位于BGR格式中。可选地，将读取的BGR图像赋值给 bgr_img 。

bgr_img = cv2.imread('water.jpg')

现在，使用cv2.cvtColor()函数将这个BGR图像转换为HLS图像。可选地，将转换后的HSV图像赋值给 hls_img 。

hls_img = cv2.cvtColor(bgr_img, cv2.COLOR_BGR2HLS)

最后，显示转换后的HLS图像。

cv2.imshow('HLS image', hls_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

下面看一些示例，更好地了解如何完成这个操作。

示例1

在这个程序中，我们将看到如何对输入图像执行仿射变换。

# 导入必需的库
import cv2

# 读取RGB图像，输入图像是BGR格式
img_bgr = cv2.imread('bike.jpg')

# 将BGR图像转换为HLS
img_hls = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2HLS)

# 显示转换后的HLS图像
cv2.imshow('HLS Image', img_hls)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我们将使用这张图片（ bike.jpg ）作为这个程序的 输入文件 −

当您运行上述Python程序时，会产生以下 输出 窗口 −

请注意输入图像和转换后的HLS图像之间的颜色差异。

示例2

再来看一个例子 −

import cv2

# 读取RGB图像，该图像为BGR格式
img = cv2.imread('tutpoint.png')

# 将BGR图像转换为HLS
img_hls = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HLS)

# 显示转换后的HLS图像
cv2.imshow('HLS图像', img_hls)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

将以下图像 ( tutpoint.png ) 作为 输入文件 运行此程序-

运行以上Python程序后，它将生成以下 输出 窗口-

注意输入图像和转换后的HLS图像之间的颜色差异。