将CV2.Mean()的输出转换为其他颜色模型(实验室)

Question

使用opencv 2（3.1.0）和python 2.7如果将图像或视频帧传递给cv2.mean()，则会获得

之类的输出

(57.679779052734375, 70.36699761284721, 102.41968960232204, 0.0)

1. 返回的值是否遵循BGR的OPENCV公约（不是rgb），最后一个值是什么意思？

2. 如果我想将返回的值转换为l a b颜色模型在不重新计算平均值的情况下，最好的方法是什么？

我已经尝试使用colormath模块从RGB转换为XYZ到实验室，但是如果我使用手动在线颜色转换器，输入（RGB）将在转换为实验室时看起来不像相同的颜色，而Inputi则以ISN'开头't我期望的是源图像/帧的平均值

    from colormath.color_objects import XYZColor, sRGBColor,LabColor
    from colormath.color_conversions import convert_color
    #RGB-Blue   RGB-Green   RGB-Red
    #57.6797790527  70.3669976128   102.4196896023
    #BGR
    #107    127 133

    rgb = sRGBColor(133, 127, 107)
    xyz = convert_color(rgb, XYZColor, target_illuminant='d50')
    lab = convert_color(xyz,LabColor)

Answer 1

因此，OpenCV具有不同颜色空间的值范围的约定，这反过来取决于您使用的图像类型。例如，CV_64的转换方程与CV_32和CV_16等不同。

示例：（从技术上讲，如果您对文档进行了一些作业，则可以从此处理解）

如果[r，g，b] = [220，233，119]，然后转到此网站并将其转换

实验值将为

[l，a，b] = [89.31，-20.33，53.44]

现在，在OpenCV中，对于类型CV_32FC3，实验室转换如下：

[R, G, B][220, 233, 119] = CV[L, a, b][2.55 * 89.31, 128 + (-20.33), 128 + 53.44]

NOTE - 使用约定时检查图像的类型很重要。

另外，如果您有动力，为什么不使用具有相同值的所有频道创建图像，请使用 Imgproc.cvtcolor 将它们转换为您想要的任何颜色空间，然后出现使用公式？我就是这样做的。当我更改图像类型时，用文档解决了困惑。

希望它有帮助！