最为大家熟悉的色彩空间就是rgb色彩空间和灰度色彩空间了，除此之外HSV,YCbCr也都各有应用。这里我们就简单的介绍一下色彩空间变化，这就涉及到python中skimag.color的应用
首先skimage支持的色彩空间有：
[‘rgb’, ‘hsv’, ‘rgb cie’, ‘xyz’, ‘yuv’, ‘yiq’, ‘ypbpr’, ‘ycbcr’, ‘ydbdr’]
常用的操作有
# 转换色彩空间通用的方法# arr是要转换的图片，fromspace是arr图片的色彩空间，# tospace是要转换成为的色彩空间。skimage.color.convert_colorspace(arr, fromspace, tospace)#除此之外还有很多简短的方便的函数比如：Skimage.color.rgb2gray(rgb)Skimage.color.gray2rgb(gray)Skimage.color.hsv2rgb(hsv)Skimage.color.rgb2hsv(rgb)
下面我们就展示一个宇航员图片的例子，需要综合用到上一讲所涉及到的示例图片的读取，显示，以及显示图像的属性等知识。
import skimageimg = skimage.data.astronaut() #读取图片skimage.io.imshow(img)skimage.io.show()img_gray = skimage.color.rgb2gray(img) #灰度图skimage.io.imshow(img_gray)skimage.io.show()img_hsv = skimage.color.rgb2hsv(img) #hsv空间skimage.io.imshow(img_hsv)skimage.io.show()
上面是其对应的显示结果和属性，这里有一个坑就是变成了灰度图之后，整个图像会被归一化，还需要手动变成我们熟悉的0到255的强度，同时hsv空间的三个通道分别是色调H，饱和度S和明度V，色调是0到360度，其他两个都是0到1，这里变成hsv空间之后色调好像也被归一化了。之所以显示的这么魔性是因为数据的存储都是使用的numpy数据格式，并没有指明是什么色彩空间之类的，所以在imshow的时候应该就直接被当做了归一化的RGB图像进行显示了。
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