OpenCV的cvtColor()讓影像在不同色彩空間之中轉換，由於OpenCV從外界讀入圖檔時，比如使用imread()讀取JPEG檔時，Mat內存為BGR而不是RGB格式，所以輸入參數通常使用CV_BGR2XXX、CV_XXX2BGR，代表從BGR色彩空間轉到其他色彩空間，或從其他色彩空間轉到BGR色彩空間，依此類推，CV_RGB2XXX代表從RGB色彩空間轉到其他色彩空間，通常較少使用。
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OpenCV 色彩空間轉換
cvtColor(const Mat& src, Mat& dst, int code)
- src：來源圖，支援 CV_8U、CV_16U、或 CV_32F位元深度，1、3、4通道的圖，有些色彩空間轉換無法在16位元上操作，使用前可參考文件。
- dst：目標圖，尺寸大小、深度會和來源圖相同。
- code：指定在何種色彩空間轉換，比如CV_BGR2GRAY、CV_GRAY2BGR、CV_BGR2HSV等。
BGR & Gray
參數：CV_BGR2GRAY、CV_RGB2GRAY、CV_GRAY2BGR、CV_GRAY2RGB
BGR to Gray： Y=0.299R + 0.587G + 0.114*B
Gray to BGR： B=Y，G=Y，R=Y
人眼對綠色的敏感感較大，而對藍色最小，因此綠色權重較大，藍色較小，上述公式為彩色轉灰階的標準。
BGR & YCrCb
參數：CV_BGR2YCrCb、CV_RGB2YCrCb、CV_YCrCb2BGR、CV_YCrCb2RGB
BGR to YCrCb： Y=0.299R + 0.587G + 0.114B，Cr=(R-Y)0.713 + delta，Cb=(B-Y)*0.564 + delta
YCrCb to BGR： R=Y + 1.403(Cr-delta)，G=Y – 0.714(Cr-delta) – 0.344(Cb-delta)，B=Y + 1.773(Cb-delta)
delta：8位元->128，16位元->32768，浮點數->0.5
其中 Y 是亮度(Luminance)，Cb、Cr 是色差(chrominance)，Cb是藍色色差 ，Cr是紅色色差，雖然RGB與YCbCr都為三個通道無法節省儲存空間，但實際上可利用人類視覺對亮度比較敏感，而對彩度比較不敏感的特質來減少內存，也就是減少Cb、Cr的取樣個數。取樣格式有4：2：0、4：2：2、4：4：4三種，4：2：0格式代表每2×2的4個像素中，Y 會對每個像素取樣，而色差 CbCr 僅會在第一行兩個像素的中間取樣，因此8位元情況下，原本每個像素需要3byte儲存空間，4個像素需要12個byte，現在只要6個byte，減少了一半的內存，現今像Jpeg、Mpeg4等影像格式，都是利用YCbCr去壓縮的。
BGR & HSV
HSV(hue、saturation、value)用來表示色相、飽和度和明度，這種系統比RGB更接近人對色彩的感知，色相決定顏色的本質，像我們說紅、澄、黃就是指一種色相，飽和度是指顏色的深淺比例，顏色越深飽和度越高，白色所占比例越高，飽和度越低，明度表示顏色的明暗程度，數值越大越亮。
參數：CV_BGR2HSV、CV_RGB2HSV、CV_HSV2BGR、CV_HSV2RGB
BGR to HSV：當我們計算8位元或16位元圖時，R、G、B都轉成0到1之間的浮點數，比如R=R/(R+G+B)，接著用下列公式進行轉換，分別得到H、S、V的值。
如果H<0，則H=H+360，讓H範圍0到360，S範圍0到1，V範圍0到1，接著根據圖的形態，轉換到合適的範圍。8位元：H=H/2，S=S255，V=V255。16位元：H=H，S=S65535，V=V65535。浮點數圖：維持不變。
BGR & HSL
HSL(hue、saturation、lightness)用來表示色相、飽和度和亮度，這種系統比RGB更接近人對色彩的感知，色相決定顏色的本質，像我們說紅、澄、黃就是指一種色相，飽和度是指顏色的深淺比例，顏色越深飽和度越高，白色所占比例越高，飽和度越低，亮度表示顏色的明暗程度，數值越大越亮。
參數：CV_BGR2HLS、CV_RGB2HLS, CV_HLS2BGR, CV_HLS2RGB
BGR to HSV：當我們計算8位元或16位元圖時，R、G、B都轉成0到1之間的浮點數，比如R=R/(R+G+B)，接著用下列公式進行轉換，分別得到H、S、L的值。
如果H<0，則H=H+360，讓H範圍0到360，S範圍0到1，L範圍0到1，接著根據圖的形態，轉換到合適的範圍。8位元：H=H/2，S=S255，L=L255。16位元：H=H，S=S65535，L=L65535。浮點數圖：維持不變
BGR & CIE XYZ
在CIE XYZ色彩空間中，有一組X、Y和Z的值，對應於紅色、綠色和藍色，並不是真的紅藍綠，而是使用匹配函數來計算出來。
參數：CV_BGR2XYZ、CV_RGB2XYZ, CV_XYZ2BGR, CV_XYZ2RGB
BGR & CIE Lab*
參數：CV_BGR2Lab、CV_RGB2Lab、CV_Lab2BGR、CV_Lab2RGB
Lab色彩空間是顏色-對立空間，帶有維度L表示亮度，a和b表示顏色對立維度，基於非線性壓縮的CIE XYZ色彩空間坐標，Lab顏色被設計來接近人類視覺，致力於感知均勻性，L分量密切匹配人類亮度感知，因此可以被用來通過修改a和b分量的輸出色階來做精確的顏色平衡，或使用L分量來調整亮度對比。當我們計算8位元或16位元圖時，R、G、B都轉成0到1之間的浮點數，比如R=R/(R+G+B)，接著用下列公式進行轉換，分別得到L、a、b的值。
最後L範圍0到100，a範圍-127到127，b範圍-127到127，接著根據圖的形態，轉換到合適的範圍。8位元：L=L*255/100，a=a+128，b=b+128。16位元：目前不支援。浮點數圖：維持不變。
BGR & CIE Luv*
參數：CV_BGR2Luv, CV_RGB2Luv, CV_Luv2BGR, CV_Luv2RGB
當我們計算8位元或16位元圖時，R、G、B都轉成0到1之間的浮點數，比如R=R/(R+G+B)，接著用下列公式進行轉換，分別得到L、a、b的值。
最後L範圍0到100，u範圍-134到220，v範圍-140到122，接著根據圖的形態，轉換到合適的範圍。8位元：L=L255/100，u=255/354(u+134)，v=255/262*(v+140)。16位元：目前不支援。浮點數圖：維持不變。
