下面是详细讲解“OpenCV+Python--RGB转HSI的实现”的完整攻略：
1. 简介
RGB（Red, Green, Blue）色彩模式是一种加色光模式，是由不同比例的红、绿、蓝三种颜色混合而成的。而HSI（Hue, Saturation, Intensity）色彩模式是一种基于人眼感知颜色的模式，其中Hue表示色调，Saturation表示饱和度，Intensity表示亮度。
本文将介绍如何使用OpenCV和Python实现RGB转HSI的过程。具体实现分为两部分，第一部分为RGB转换到HSI的数学计算，第二部分为代码实现。
2. RGB转HSI的数学计算
在RGB图像转换到HSI图像的过程中，需要进行如下的数学计算：
- 计算Hue（色调）：
$$
H = \left{
\begin{aligned}
&\theta \quad \ \quad \quad \quad \quad B \le G \
&2\pi - \theta \quad \quad B > G
\end{aligned}
\right.
$$
其中，$\theta$ 表示反余切函数的结果，可以使用Python中的 math.atan2() 函数计算获得。
-
计算Saturation（饱和度）：
$$
S=1- \frac{3min(R,G,B)}{R+G+B}
$$ -
计算Intensity（亮度）：
$$
I= \frac{R+G+B}{3}
$$
最终的HSI图像的像素值为 $(H,S,I)$。
3. 代码实现
代码实现部分需要用到OpenCV和Python的相关库，可以使用下面的代码进行导入：
import cv2
import numpy as np
import math
导入库之后，开始实现RGB转HSI的函数。下面是完整代码：
def rgb2hsi(img):
# 将RGB图像从0-255映射到0-1范围，便于计算
img = img.astype(np.float) / 255
# 分离通道
b, g, r = cv2.split(img)
# 计算Hue（色调）
numerator = 0.5 * ((r - g) + (r - b))
denominator = np.sqrt((r - g)**2 + (r - b) * (g - b))
theta = np.arccos(numerator / (denominator + 1e-5))
h = theta.copy()
h[b > g] = 2 * np.pi - h[b > g]
h /= 2 * np.pi
# 计算Saturation（饱和度）
s = 1 - 3 * np.minimum(np.minimum(r, g), b) / (r + g + b + 1e-5)
# 计算Intensity（亮度）
i = (r + g + b) / 3
# 组合为HSI图像
hsi = cv2.merge((h, s, i))
# 将HSI图像从0-1映射回0-255范围并转换为8-bit整型图像
hsi = (hsi * 255).astype(np.uint8)
return hsi
该函数接收一张RGB图像作为参数，并返回一张对应的HSI图像。通过第二部分所述的数学计算，可以获得每个像素的 $(H,S,I)$ 值，并组合为一张HSI图像输出。最后需要将HSI图像从0-1映射回0-255范围并转换为8-bit整型图像。
下面，我们用两个具体的例子说明如何使用该函数：
示例一：
假设我们有一张RGB图像，路径为 test.jpg。我们可以使用下面的代码加载并显示该图像：
img = cv2.imread('test.jpg')
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.waitKey()
接下来，我们可以调用 rgb2hsi() 函数将该图像转换为HSI图像并显示：
hsi_img = rgb2hsi(img)
cv2.imshow('HSI Image', hsi_img)
cv2.waitKey()
上述代码用到了 cv2.imshow() 和 cv2.waitKey() 函数来显示图像。其中，cv2.waitKey() 函数可以暂停程序，并等待用户按下任意键退出窗口。
示例二：
我们也可以使用OpenCV中的摄像头来获取实时拍摄的图像，并将其转换为HSI图像。下面是一个示例代码：
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read() # 读取图像
hsi_img = rgb2hsi(frame) # 转换到HSI
cv2.imshow('HSI Image', hsi_img) # 显示HSI图像
if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # 按下q键退出循环
break
cap.release()
该代码会初始化并打开电脑上可用的默认摄像头，并实时显示摄像头拍摄到的图像。通过不断地调用 rgb2hsi() 函数并使用 cv2.imshow() 函数显示获得的HSI图像，我们就可以直接在摄像头界面看到RGB图像转换为HSI图像的过程。
4. 结论
本文介绍了OpenCV和Python实现RGB转HSI的完整攻略。通过使用数学计算和代码实现，在图像处理领域也许会很有帮助。