Espacios de color en OpenCV | Python

Los espacios de color son una forma de representar los canales de color presentes en la imagen que le dan a la imagen ese tono particular. Hay varios espacios de color diferentes y cada uno tiene su propio significado. Algunos de los espacios de color populares son RGB (rojo, verde, azul), CMYK (cian, magenta, amarillo, negro), HSV (tono, saturación, valor), etc. Espacio de color BGR: el espacio de color predeterminado de OpenCV es RGB. Sin embargo, en realidad almacena el color en formato BGR. Es un modelo de color aditivo donde las diferentes intensidades de Azul, Verde y Rojo dan diferentes tonalidades de color. Espacio de color HSV:Almacena información de color en una representación cilíndrica de puntos de color RGB. Intenta representar los colores tal como los percibe el ojo humano. El valor de matiz varía de 0 a 179, el valor de saturación varía de 0 a 255 y el valor de valor varía de 0 a 255. Se utiliza principalmente para fines de segmentación de color. Espacio de color CMYK: a diferencia de RGB, es un espacio de color sustractivo. El modelo CMYK funciona enmascarando parcial o totalmente los colores sobre un fondo más claro, generalmente blanco. La tinta reduce la luz que de otro modo se reflejaría. Tal modelo se llama sustractivo porque las tintas «sustraen» los colores rojo, verde y azul de la luz blanca. La luz blanca menos el rojo deja cian, la luz blanca menos el verde deja magenta y la luz blanca menos el azul deja amarillo. Visualización de los diferentes canales de color de una imagen RGB. 

import cv2
 
image = cv2.imread('C://Users//Gfg//rgb.png')
B, G, R = cv2.split(image)
# Corresponding channels are separated
 
cv2.imshow("original", image)
cv2.waitKey(0)
 
cv2.imshow("blue", B)
cv2.waitKey(0)
 
cv2.imshow("Green", G)
cv2.waitKey(0)
 
cv2.imshow("red", R)
cv2.waitKey(0)
 
cv2.destroyAllWindows()

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