• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

将图像从 RGB 色彩空间转换为 HSV。该函数将输入图像从 RGB 色彩空间转换到 HSV。R、G 和 B 通道值的常规范围是 0 到 255。
输出图像必须是 8 位无符号三通道图像 CV_8UC3。

注意：
函数的文字 ID 是 “org.opencv.imgproc.colorconvert.rgb2hsv”

函数原型

GMat cv::gapi::RGB2HSV 
(
 	const GMat &  	src
) 	

参数

• 参数 src: 输入图像，8 位无符号三通道图像 CV_8UC3

代码示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/gapi.hpp>
#include <opencv2/gapi/core.hpp> // 包含核心功能
#include <opencv2/gapi/imgproc.hpp> // 包含图像处理功能

int main() {
    // 读取一个BGR图像
    cv::Mat bgr_img = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png");
    if (bgr_img.empty()) {
        std::cerr << "Error: Image not found!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 定义G-API图
    cv::GMat src;
    auto hsv = cv::gapi::RGB2HSV(src); // 尽管名为RGB2HSV，实际上处理的是BGR输入

    cv::GComputation comp(cv::GIn(src), cv::GOut(hsv));

    // 创建输出矩阵
    cv::Mat out_hsv;

    // 应用计算图并执行转换，指定使用默认的CPU后端
    comp.apply(cv::gin(bgr_img), cv::gout(out_hsv),
               cv::compile_args(cv::gapi::kernels()));

    // 显示原始图像
    cv::imshow("Original BGR Image", bgr_img);

    // 将HSV图像拆分为单独的通道以便于显示
    std::vector<cv::Mat> hsv_channels;
    cv::split(out_hsv, hsv_channels);
    
    // 显示HSV图像的不同通道（注意：这些显示可能需要调整以更好地可视化）
    cv::imshow("Hue Channel", hsv_channels[0]);
    cv::imshow("Saturation Channel", hsv_channels[1]);
    cv::imshow("Value Channel", hsv_channels[2]);

    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

运行结果