颜色空间及其之间的转换

对植物进行识别时，选用绿色做为特征，进行颜色过滤。

载入图像的颜色空间采用RGB模式，为了便于利用逻辑表达式进行过滤，将其转换为HSV模式后，再利用色相值。

　　对一种颜色进行编码的方法统称为“颜色空间”或“色域”。用最简单的话说，世界上任何一种颜色的“颜色空间”都可定义成一个固定的数字或变量。

RGB格式

　　RGB（红、绿、蓝）只是众多颜色空间的一种。采用这种编码方法，每种颜色都可用三个变量来表示红色、绿色以及蓝色的强度。记录及显示彩色图像时，RGB是最常见的一种方案。但是，它缺乏与早期黑白显示系统的良好兼容性。因此，许多电子电器厂商普遍采用的做法是，将RGB转换成YUV颜色空间，以维持兼容，再根据需要换回RGB格式，以便在电脑显示器上显示彩色图形。

　　RGB色彩模式使用RGB模型为图像中每一个像素的RGB分量分配一个0~255范围内的强度值。RGB图像只使用三种颜色，就可以使它们按照不同的比例混合，在屏幕上重现16777216(256 * 256 * 256)种颜色。

RGB颜色模型映射到一个立方体上。水平的x轴代表红色，向左增加。y轴代表绿色，向右下方向增加。竖直的z轴代表蓝色，向上增加。原点代表黑色，遮挡在立方体背面。缺掉的最突出端点，也就是黑色的对角点为白色。



下图展示了24 bpp的RGB 立方体的三个“完全饱和”面，它们被展开到了平面上：



HSV 颜色模型

　　这个模型中颜色的参数分别是：色调（H）、饱和度（S）、亮度（V）。

　　色调——H：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°，蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°，品红为300°；

　　饱和度——S：取值范围为0.0～1.0；

　　亮度——V：取值范围为0.0(黑色)～1.0(白色)。

　　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。

　　HSV 是对 RGB 色彩空间中点的两种有关系的表示，它们尝试描述比 RGB 更准确的感知颜色联系，并仍保持在计算上简单。其实，RGB 和 CMYK 颜色模型都是面向硬件的，而 HSV 颜色模型是面向用户的。

　　艺术家有时偏好使用 HSV 而不选择 三原色光模式（即 RGB 模型——加法原色模型）或 印刷四分色模式（即 CMYK 模型——减法原色模型），因为它类似于人类感觉颜色的方式，具有较强的感知度，以人类更熟悉的方式封装了关于颜色的信息：“这是什么颜色？深浅如何？明暗如何？”。

　　HSV 模型通常用于计算机图形应用中。在用户必须选择一个颜色应用于特定图形元素时，各种应用环境中经常使用 HSV 色轮。在其中，色相表示为圆环，可以使用一个独立的三角形来表示饱和度和明度。典型的，这个三角形的垂直轴指示饱和度，而水平轴表示明度。在这种方式下，选择颜色可以首先在圆环中选择色相，在从三角形中选择想要的饱和度和明度。



　　HSV 模型的另一种可视方法是圆锥体。在这种表示中，色相被表示为绕圆锥中心轴的角度，饱和度被表示为从圆锥的横截面的圆心到这个点的距离，明度被表示为从圆锥的横截面的圆心到顶点的距离。某些表示使用了六棱锥体。这种方法更适合在一个单一物体中展示这个 HSV 色彩空间，但是由于它的三维本质，它不适合在二维计算机界面中选择颜色。



　　HSV模型的三维表示从RGB立方体演化而来。设想从RGB沿立方体对角线的白色顶点向黑色顶点观察，就可以看到立方体的六边形外形。六边形边界表示色彩，水平轴表示纯度，明度沿垂直轴测量。



RGB转化到HSV的算法：

max = max(R, G, B);

min = min(R, G, B);

V = max(R, G, B);

S = (max - min)/max;

if R = max, H = (G-B)/(max-min)* 60;

if G = max, H = 120+(B-R)/(max-min)* 60;

if B = max, H = 240 +(R-G)/(max-min)* 60;

if H < 0, H = H + 360;

HSV转化到RGB的算法：

if s = 0

R=G=B=V;

else

H /= 60;

i = INTEGER(H);

f = H - i;

a = V * ( 1 - s );

b = V * ( 1 - s * f );

c = V * ( 1 - s * (1 - f ) );

switch(i)

case 0: R = V; G = c; B = a;

case 1: R = b; G = v; B = a;

case 2: R = a; G = v; B = c;

case 3: R = a; G = b; B = v;

case 4: R = c; G = a; B = v;

case 5: R = v; G = a; B = b;

YUV颜色空间

　　YUV 是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法（属于PAL），是 PAL 和 SECAM 模拟彩色电视制式采用的颜色空间。YUV 主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后兼容老式黑白电视。与 RGB 视频信号传输相比，它最大的优点在于只需占用极少的频宽（RGB 要求三个独立的视频信号同时传输）。其中“Y”表示明亮度，也就是灰阶值，而“U”和“V” 表示的则是色度，作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。采用 YUV 色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V分量，那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。彩色电视采用
YUV 空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题，使黑白电视机也能接收彩色电视信号。但在现今，YUV 通常已经在电脑系统上广泛使用。



图像中的Y、U和V的组成

OpenCV中与颜色模型相关的方法

函数 cvCvtColor 将输入图像从一个色彩空间转换为另外一个色彩空间。函数忽略 IplImage 头中定义的 colorModel 和 channelSeq 域，所以输入图像的色彩空间应该正确指定 (包括通道的顺序)。

void cvCvtColor(//色彩空间转换

　　const CvArr* src,//输入的8-bit、16-bit或32-bit单倍精度浮点数影像

　　CvArr* dst,//输出的8-bit、16-bit或32-bit单倍精度浮点数影像

　　int code);//定义色彩空间转换模式

注意：

OpenCV 中的 HSV 模型各分量的范围

H ： 0—180

S ： 0—255

V ： 0—255

向标准形式的转换：H*2、V/255、S/255