認識三種常見的顔色空間：RGB、HSV和HSL

顔色空間，可以清晰立體地表達顔色。不同的顔色空間，使用場景也不相同。如何區分不同的顔色空間呢？本文簡單介紹瞭三種常見的顔色空間：RGB、HSV和HSL，僅供參考。

RGB 顔色空間

RGB 顔色空間由三個通道表示一幅圖像，分别爲紅色(R)，綠色(G)和藍色(B)。任何顔色都與這三個分量有關
，而且這三個分量是高度相關的，所以連續變(biàn)換顔色時並(bìng)不直觀
，想對圖像的顔色進行調整需要更改這三個分量才行。這三種顔色的不同組合可以形成幾乎所有的其他顔色。

自然環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 顔色空間的三個分量都與亮度密切相關，即隻要亮度改變(biàn)，三個分量都會随之相應地改變(biàn)，而沒有一種更直觀的方式來表達(dá)。

但是人眼對於(yú)這三種顔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，藍色最敏感，所以 RGB 顔色空間是一種均勻性較差的顔色空間。如果顔色的相似性直接用歐氏距離來度量，其結果與人眼視覺會有較大的偏差。對於(yú)某一種顔色，我們很難推測出較爲精確(què)的三個分量數值來表示。

RGB 顔色空間是圖像處理中最基本、最常用、面向硬件的顔色空間，比較容易理解。但是RGB 顔色空間适合於(yú)顯示系統，卻並(bìng)不适合於(yú)圖像處理。

HSV 顔色空間

在圖像處(chù)理中使用較多的是 HSV 顔色空間，它比 RGB 更接近人們對彩色的感知經驗。非常直觀地表達(dá)顔色的色調、鮮豔程度和明暗程度，方便進行顔色的對比。

在 HSV 顔色空間(jiān)下，比 BGR 更容易跟蹤某種顔色的物體，常用於(yú)分割指定顔色的物體。

HSV 表達(dá)彩色圖像的方式由三個(gè)部分組成
：

Hue（色調、色相）

Saturation（飽(bǎo)和度、色彩純(chún)淨度）

Value（明度）

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

Hue 用角度度量，取值範(fàn)圍爲0～360°，表示色彩信息，即所處(chù)的光譜顔色的位置。，表示如下：

顔色圓環上所有的顔色都是光譜上的顔色
，從(cóng)紅(hóng)色開始按逆時針方向旋轉，Hue=0 表示紅(hóng)色
，Hue=120 表示綠色，Hue=240 表示藍色等等。

在 GRB中 顔色由三個(gè)值共同決定，比如黃(huáng)色爲即 (255,255,0)；在HSV中，黃(huáng)色隻由一個(gè)值決定，Hue=60即可。

其中水平方向表示飽(bǎo)和度，飽(bǎo)和度表示顔色接近光譜色的程度。飽(bǎo)和度越高，說明顔色越深，越接近光譜色飽(bǎo)和度越低，說明顔色越淺，越接近白色。飽(bǎo)和度爲0表示純(chún)白色。取值範圍爲0～100%，值越大，顔色越飽(bǎo)和。

豎直方向表示明度，決定顔色空間中顔色的明暗程度，明度越高，表示顔色越明亮，範(fàn)圍是 0-100%。明度爲0表示純(chún)黑色（此時顔色最暗）。

可以通俗理解爲：

在Hue一定的情況下，飽(bǎo)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(bǎo)和度減爲0，表示光譜色所占的比例爲零，導(dǎo)緻整個顔色呈現白色。

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，明度減爲0，表示光譜色所占的比例爲零，導(dǎo)緻整個(gè)顔色呈現黑色。

HLS 顔色空間

HLS 和 HSV 比較類似，這裏一起介紹。HLS 也有三個(gè)分量，hue（色相）、saturation（飽(bǎo)和度）、lightness（亮度）。

HLS 和 HSV 的區别就是最後一個(gè)分量不同，HLS 的是 light(亮度)，HSV 的是 value(明度)。可以到這個(gè) 網頁 嘗(cháng)試一下。

HLS 中的 L 分量爲(wèi)亮度，亮度爲(wèi)100，表示白色，亮度爲(wèi)0，表示黑色；HSV 中的 V 分量爲(wèi)明度，明度爲(wèi)100，表示光譜(pǔ)色，明度爲(wèi)0，表示黑色。

提取白色物體時，使用 HLS 更方便，因爲 HSV 中的Hue裏沒有白色，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一個分量決定。所以檢測(cè)白色時使用 HSL 顔色空間更準確(què)。

因此，RGB顔色空間更加面向於(yú)工業，而HSV更加面向於(yú)用戶，大多數做圖像識别這一塊的都會運用HSV顔色空間，因爲HSV顔色空間表達(dá)起來更加直觀！