【小林的OpenCV基礎課 番外】色彩空間

小林又出番外啦！

色彩空間，也叫顏色空間、顏色模型，就是用模型來描述彩色圖像的構成規則，常見的色彩空間有RGB，HSV和YUV等，這裡只介紹RGB和HSV，因為這是我們做視覺處理用得最多的兩種模型。

通道：我們通常用通道這個辭彙來表示向量中的某個分量。

RGB空間

R=Red，G=Green，B=Blue。

在每個像素中都有三個分量（通道），分別對應這三種顏色。若數據類型為uint8，則每個像素中每個通道的取值為0~255，因此每個通道對應像素組成的圖像其實是一幅灰度圖像，取值越大，色彩越「白」（其實是越亮）。三個通道疊加，就是我們看到的彩色圖像。如紅色：R=255，G=0，B=0，R分量最大，其亮度就最大。

其實，裝有顯像管的電視機就用到了RGB，如果用放大鏡觀察的話會發現有RGB的「條紋」。但由於顯像管電視清晰度不足、輻射較大、體積龐大等原因，正在退出歷史舞台（在咱們父輩那個年代，電視機可是「三大件」之一呀）。

注意：OpenCV中的RGB模型的分量順序是BGR。

HSV空間

有三個分量（通道）：

• 色調H，用角度度量，取值範圍為0°～360°，從紅色開始按逆時針方向計算，紅色為0°，綠色為120°,藍色為240°。就是說，我用紅色還是綠色還是粉色
• 飽和度S，飽和度高，顏色則深而艷。即，我要用淡粉還是 深粉（就是深一點的粉色）
• 明度V，表示顏色明亮的程度，對於光源色，明度值與發光體的光亮度有關；對於物體色，此值和物體的透射情況或反射反射情況有關。就是說，屏幕是亮一點還是暗一點。

HSV空間的應用在iOS系統里相冊照片的編輯功能里發揮的肥腸形象，如下，有蘋果設備的同學可以嘗試著P下照片哦(づ￣ 3￣)づ

RGB與HSV：在視覺處理的很多場景中，由於RGB的通道中只能區分色彩的比重，無法區分亮度等信息，而HSV恰好能彌補這一缺點，因此在某些場景中HSV要比RGB應用更廣泛。

作為番外呢，小林希望同學們能理解這兩種模型。個人感覺RGB模型要比HSV模型更容易理解，HSV稍微抽象一點。

至於兩種模型如何應用，小林會在後續課程中娓娓道來。

如果有同學發現小林講的有不足甚至錯誤的地方一定要及時告知小林哦，小林會第一時間糾正，してください！

最後的最後

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