一、幾種常見的顏色空間：

RGB顏色空間：RGB采用加法混色法，因為它是描述各種“光”通過何種比例來產生顏色。光線從暗黑開始不斷疊加 產生顏色。RGB描述的是紅綠藍三色光的數值。數字圖像存儲方面一般都是用RGB模式，值得注意的是OpenCV里三通道的存儲順序是BGR。

HSV，HSI：這兩個顏色格式都是根據人眼對顏色的區分來定義的格式，其中H(hue)表示色相，S(saturation)表示飽和度，V(value)表示明度，I(intensity)代表了亮度。

Lab空間：模型中均勻改變對應于在感知顏色中的均勻改變，所以我們可以把Lab想像為顏色空間中的一個點，相鄰的點靠的越近說明兩者的顏色越接近，所以Lab空間常用來度量兩個顏色的相似性。

更多顏色空間的知識可以參考：http://en.wikipedia.org/wiki/Color_space

二、OpenCV中的顏色空間轉換

OpenCV里通過cvtColor函數來完成圖片的顏色轉換，cvtColor是在opencv2/imgproc/imgproc.hpp頭文件中定義的，它的C++接口如下：

void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 )

src:輸入圖像。

dst:輸出圖像。

code:顏色轉換類型，比如：CV_BGR2Lab,CV_BGR2HSV,CV_HSV2BGR,CV_BGR2RGB。

dstCn:輸出圖像的通道號，如果默認為0，則表示按輸入圖像的通道數。

把image圖像由BGR轉換為Lab：cvtColor(image,image,CV_BGR2Lab)

三、簡單的魔術棒程序

首先我們定義一個colorDetect類：

class colorDetect{private:    int minDist; //minium acceptable distance    Vec3b target;//target color;    
    Mat result; //the resultpublic:
    colorDetect();    void SetMinDistance(int dist);    void SetTargetColor(uchar red,uchar green,uchar blue);    void SetTargetColor(Vec3b color); //set the target color    Mat process(const Mat& image); //main process};

其中的minDist是我們定義的閾值用于限定兩種顏色之間的距離，相當于PhotoShop中魔術棒工具的閾值。

target是目標顏色，相當于種子顏色。result是存儲處理得到的結果。

process是主要的處理程序，下面我們來看process的內容。

Mat colorDetect::process(const Mat& image)
{    Mat ImageLab=image.clone();
    result.create(image.rows,image.cols,CV_8U);    
    //將image轉換為Lab格式存儲在ImageLab中    
    cvtColor(image,ImageLab,CV_BGR2Lab);    
    //將目標顏色由BGR轉換為Lab    
    Mat temp(1,1,CV_8UC3);
    temp.at<Vec3b>(0,0)=target;//創建了一張1*1的臨時圖像并用目標顏色填充    
    cvtColor(temp,temp,CV_BGR2Lab);
    target=temp.at<Vec3b>(0,0);//再從臨時圖像的Lab格式中取出目標顏色

    // 創建處理用的迭代器    
    Mat_<Vec3b>::iterator it=ImageLab.begin<Vec3b>();    
    Mat_<Vec3b>::iterator itend=ImageLab.end<Vec3b>();    
    Mat_<uchar>::iterator itout=result.begin<uchar>();    
    while(it!=itend)
    {        
    //兩個顏色值之間距離的計算        
    int dist=static_cast<int>(norm<int,3>(Vec3i((*it)[0]-target[0],
            (*it)[1]-target[1],(*it)[2]-target[2])));        
            if(dist<minDist)
            (*itout)=255;        
            else            
            (*itout)=0;
        it++;
        itout++;
    }    return result;
}

程序中有2點需要特別注意：

1，在將圖像轉換為Lab空間后，目標顏色也需要進行轉換，做法是創建了一個臨時圖像。

2，判斷兩個顏色之間的距離運算了norm函數,它的運算是norm<typename,dim>(v)。其中v是一個dim維的向量。程序中是一個三維的適量，是兩個顏色值兩減后的結果。

那值得思考的是能不能把Vec3i((*it)[0]-target[0],(*it)[1]-target[1],(*it)[2]-target[2])替換為Vec3i((*it)-target)呢？答案是否的，因為(*it)-target在實際運算過程中會自動的把相減的結果進行類型限制。

我們對目標顏色和閾值進行這樣的設置后可以得到一個示例的效果：

cdet.SetTargetColor(150,150,150);
cdet.SetMinDistance(50);

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