顏色空間，可以清晰立體地表達(dá)顏色。不同的顏色空間，使用場景也不相同。如何區(qū)分不同的顏色空間呢？本文簡單介紹了三種常見的顏色空間：RGB、HSV和HSL，僅供參考。

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RGB 顏色空間

RGB 顏色空間由三個(gè)通道表示一幅圖像，分別為紅色(R)，綠色(G)和藍(lán)色(B)。任何顏色都與這三個(gè)分量有關(guān)，而且這三個(gè)分量是高度相關(guān)的，所以連續(xù)變換顏色時(shí)并不直觀，想對圖像的顏色進(jìn)行調(diào)整需要更改這三個(gè)分量才行。這三種顏色的不同組合可以形成幾乎所有的其他顏色。

自然環(huán)境下獲取的圖像容易受自然光照、遮擋和陰影等情況的影響，即對亮度比較敏感。而 RGB 顏色空間的三個(gè)分量都與亮度密切相關(guān)，即只要亮度改變，三個(gè)分量都會(huì)隨之相應(yīng)地改變，而沒有一種更直觀的方式來表達(dá)。

但是人眼對于這三種顏色分量的敏感程度是不一樣的，在單色中，人眼對紅色最不敏感，藍(lán)色最敏感，所以 RGB 顏色空間是一種均勻性較差的顏色空間。如果顏色的相似性直接用歐氏距離來度量，其結(jié)果與人眼視覺會(huì)有較大的偏差。對于某一種顏色，我們很難推測出較為精確的三個(gè)分量數(shù)值來表示。

RGB 顏色空間是圖像處理中最基本、最常用、面向硬件的顏色空間，比較容易理解。但是RGB 顏色空間適合于顯示系統(tǒng)，卻并不適合于圖像處理。

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HSV 顏色空間

在圖像處理中使用較多的是 HSV 顏色空間，它比 RGB 更接近人們對彩色的感知經(jīng)驗(yàn)。非常直觀地表達(dá)顏色的色調(diào)、鮮艷程度和明暗程度，方便進(jìn)行顏色的對比。

在 HSV 顏色空間下，比 BGR 更容易跟蹤某種顏色的物體，常用于分割指定顏色的物體。

HSV 表達(dá)彩色圖像的方式由三個(gè)部分組成：

Hue（色調(diào)、色相）

Saturation（飽和度、色彩純凈度）

Value（明度）

用這個(gè)圓柱體來表示 HSV 顏色空間，圓柱體的橫截面可以看做是一個(gè)極坐標(biāo)系 ，H 用極坐標(biāo)的極角表示，S 用極坐標(biāo)的極軸長度表示，V 用圓柱中軸的高度表示。

Hue 用角度度量，取值范圍為0～360°，表示色彩信息，即所處的光譜顏色的位置。，表示如下：

顏色圓環(huán)上所有的顏色都是光譜上的顏色，從紅色開始按逆時(shí)針方向旋轉(zhuǎn)，Hue=0 表示紅色，Hue=120 表示綠色，Hue=240 表示藍(lán)色等等。

在 GRB中 顏色由三個(gè)值共同決定，比如黃色為即 (255,255,0)；在HSV中，黃色只由一個(gè)值決定，Hue=60即可。

其中水平方向表示飽和度，飽和度表示顏色接近光譜色的程度。飽和度越高，說明顏色越深，越接近光譜色飽和度越低，說明顏色越淺，越接近白色。飽和度為0表示純白色。取值范圍為0～100%，值越大，顏色越飽和。

豎直方向表示明度，決定顏色空間中顏色的明暗程度，明度越高，表示顏色越明亮，范圍是 0-100%。明度為0表示純黑色（此時(shí)顏色最暗）。

可以通俗理解為：

在Hue一定的情況下，飽和度減小，就是往光譜色中添加白色，光譜色所占的比例也在減小，飽和度減為0，表示光譜色所占的比例為零，導(dǎo)致整個(gè)顏色呈現(xiàn)白色。

明度減小，就是往光譜色中添加黑色，光譜色所占的比例也在減小，明度減為0，表示光譜色所占的比例為零，導(dǎo)致整個(gè)顏色呈現(xiàn)黑色。

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HLS 顏色空間

HLS 和 HSV 比較類似，這里一起介紹。HLS 也有三個(gè)分量，hue（色相）、saturation（飽和度）、lightness（亮度）。

HLS 和 HSV 的區(qū)別就是最后一個(gè)分量不同，HLS 的是 light(亮度)，HSV 的是 value(明度)。可以到這個(gè) 網(wǎng)頁 嘗試一下。

HLS 中的 L 分量為亮度，亮度為100，表示白色，亮度為0，表示黑色；HSV 中的 V 分量為明度，明度為100，表示光譜色，明度為0，表示黑色。

提取白色物體時(shí)，使用 HLS 更方便，因?yàn)?HSV 中的Hue里沒有白色，白色需要由S和V共同決定（S=0, V=100）。而在 HLS 中，白色僅由亮度L一個(gè)分量決定。所以檢測白色時(shí)使用 HSL 顏色空間更準(zhǔn)確。

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因此，RGB顏色空間更加面向于工業(yè)，而HSV更加面向于用戶，大多數(shù)做圖像識(shí)別這一塊的都會(huì)運(yùn)用HSV顏色空間，因?yàn)镠SV顏色空間表達(dá)起來更加直觀！