由RGB到HSV颜色空间的理解

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1. RGB模型

2. HSV模型

3. 如何理解RGB与HSV的联系

4. HSV在图像处理中的应用

5. opencv中RGB-->HSV实现

在图像处理中，最常用的颜色空间是RGB模型，常用于颜色显示和图像处理，三维坐标的模型形式，非常容易被理解。

而HSV模型，是针对用户观感的一种颜色模型，侧重于色彩表示，什么颜色、深浅如何、明暗如何。第一次接触HSV，书本里首先抛出的是一个圆锥模型，由于很少使用HSV，所以印象不深刻，但看一些资料时，HSV的概念时不时出来骚扰一些人的神经，所以，弄清楚HSV与RGB的关系，建立直观的印象是很有必要的。

1. RGB模型。

三维坐标：

原点到白色顶点的中轴线是灰度线，r、g、b三分量相等，强度可以由三分量的向量表示。

用RGB来理解色彩、深浅、明暗变化：

色彩变化： 三个坐标轴RGB最大分量顶点与黄紫青YMC色顶点的连线

深浅变化：RGB顶点和CMY顶点到原点和白色顶点的中轴线的距离

明暗变化：中轴线的点的位置，到原点，就偏暗，到白色顶点就偏亮

PS: 光学的分析

三原色RGB混合能形成其他的颜色，并不是说物理上其他颜色的光是由三原色的光混合形成的，每种单色光都有自己独特的光谱，如黄光是一种单色光，但红色与绿色混合能形成黄色，原因是人的感官系统所致，与人的生理系统有关。

只能说“将三原色光以不同的比例复合后，对人的眼睛可以形成与各种频率的可见光等效的色觉。”

2. HSV模型

倒锥形模型：

这个模型就是按色彩、深浅、明暗来描述的。

H是色彩

S是深浅， S = 0时，只有灰度

V是明暗，表示色彩的明亮程度，但与光强无直接联系，（意思是有一点点联系吧）。

3. RGB与HSV的联系

从上面的直观的理解，把RGB三维坐标的中轴线立起来，并扁化，就能形成HSV的锥形模型了。

但V与强度无直接关系，因为它只选取了RGB的一个最大分量。而RGB则能反映光照强度（或灰度）的变化。

v = max(r, g, b)

由RGB到HSV的转换：

"　　HSV对用户来说是一种直观的颜色模型。我们可以从一种纯色彩开始，即指定色彩角H，并让V=S=1，然后我们可以通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要的颜色。增加黑色可以减小V而S不变，同样增加白色可以减小S而V不变。例如，要得到深蓝色，V=0.4 S=1 H=240度。要得到淡蓝色，V=1 S=0.4 H=240度。" --百度百科

4. HSV在图像处理应用

HSV在用于指定颜色分割时，有比较大的作用。

H和S分量代表了色彩信息。

分割应用：

      用H和S分量来表示颜色距离，颜色距离指代表两种颜色之间的数值差异。
     Androutsos等人通过实验对HSV颜色空间进行了大致划分，亮度大于75%并且饱和度大于20%为亮彩色区域，亮度小于25%为黑色区域，亮度大于75%并且饱和度小于20%为白色区域，其他为彩色区域。

   对于不同的彩色区域，混合H与S变量，划定阈值，即可进行简单的分割。

HSV的去阴影算法：

Improving shadow suppression in moving object detection with HSV color information

5. RGB --> HSV中的opencv实现

RGB --> GRAY的实现 算法：

由RGB到HSV颜色空间的理解

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原文地址：http://www.cnblogs.com/Free-Thinker/p/4831778.html