音视频开发进阶｜第六讲：色彩和色彩空间·下篇

Posted 2023-03-29 ZEGO即构科技

在前两篇推文中，我们了解了色彩空间、像素、图像和视频之间的组成关系，并且比较详细的学习了色彩空间 RGB、YUV 的采样&存储格式。今天，我们基于这些内容，再补充一些重要的关联知识。

我们已经知道，像素是图像的基本组成单元，所以对视频图像的存储，实际上是对像素的存储。计算机在处理图像时，需要按一定规则将像素数据从内存中读取出来。这里的“规则”，首先基于色彩的采样 & 存储格式，其规定了色彩分量的“存储顺序”以及“分平面存储逻辑”。但仅知道这些信息，对“单纯”的计算机来说还是不够的，我们必须明确地告诉它：要读取多少字节长度的数据，这里就会引申出 “定量” 的规则。

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图像位深

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由点及面，先从像素开始，了解每个像素在计算机里是如何“定量”存储的，再扩展到视频图像上。要学习这部分内容，先给大家介绍一个新面孔：图像位深。

其实，在之前 音频要素 的推文中，我们已接触到 “音频采样位深” 的概念。音频采样位深，指的是用多大的字节空间来存储声音的量化值。一般来说，音频采样位深越大，则声音采样量化的精度越高、失真越少。现在，我们要把位深的概念延伸到视频图像领域。

在视频图像领域，关于位深的概念比较多，诸如：通道位深、像素位深、色彩位深和图像位深等。为了避免混淆，在本文中我们要将相关定义统一一下，并以 RGB 图像举例说明如下。

对于 RGB 图像，如果我们分别使用 8bit （1个字节）来存储色彩空间的各个通道分量，则一个完整的 RGB 像素将占用 3*8 = 24bit 空间（3个字节）。此时，我们称：

• 通道位深：8bit，表示存储色彩空间的一个分量（通道）需要 8bit 空间；

• 像素位深：24bit，表示存储一个 RGB 像素需要 24bit 空间。

注：本文中，除非特别说明外，我们提及的图像位深均指像素位深。

需要补充的是，图像位深 24bit 、通道位深 8bit 是比较标准的位深配置，大家可能还会接触到诸如 32bit、16bit、8bit 等图像位深，它们并不是 3 的倍数，无法平摊到 RGB 或者 YUV 的三个通道上。我们应该如何理解这些 “不规则” 的图像位深呢？

其实，我们只要确认到具体的通道位深，就可以比较清晰的理解了，如下：

• 32bit 图像位深：在 24bit RGB 图像的基础上，增加了一个 8bit 的透明通道 A。比如我们上篇推文提到的 RGBA、BGRA 等等，可以称为 RGBA32、BGRA32；

• 16bit 图像位深：R、G、B 通道分量，分别使用 5bit、6bit、5bit 通道位深 ，可以称为 RGB565；

• 8bit 图像位深：R、G、B 通道分量，分别使用 2bit、3bit、3bit 通道位深，可以称为 RGB233。

除上述举例外，还会有诸如 RGBA4444、RGB555 等等情况。当脱离本文范畴，大家在实际应用中接触到图像位深时，仍需要明确其具体含义，究竟是像素位深、还是通道位深、每个通道又是怎么分配的，避免混淆。

现在，让我们再回到图像位深为 24bit 、通道位深为 8bit 的配置上。在该配置下，RGB 的每一个通道分量可表示 2^8 = 256 个值。这意味着，如果仅考虑 R 分量，就会有 256 种深浅不同的红色。以此类推，三个通道综合，即可以得到 (2⁸⁾3 = 16,777,216 种不同的组合，每种组合表示不同的颜色。这也就是之前的推文中我们说 “RGB 色彩空间可以表示约 1677 万种色彩” 的原因。

显然，图像位深越大，其像素可表示的颜色数量就越多，视频图像的色彩自然也就越丰富、细腻，在色彩渐变处也会更加平滑。有一个比较极端的比喻可以用于帮助理解：试想我们要绘制一幅包含了七色彩虹的画，那么拥有七支不同颜色的画笔（高位深）和 只拥有单颜色的画笔（低位深），在绘制效果上自然会呈现出巨大的差异。

参考下图，分别为同一张图像，在 24bit 位深、8bit 位深（2^8 = 256 种颜色）、 4bit 位深（2^4 = 16种颜色）下的表现。

图1：24 bit

图2：8 bit

图3：4 bit

可以看到，在 24bit 图像位深下，蓝天、云彩、企鹅绒毛的颜色自然细腻、过渡平滑，画面主次鲜明。而位深越低，由于可表示的颜色数量减少，部分颜色数据丢失并被替代，开始出现颜色趋同或断层，画面也越发的不自然。除了降低位深外，位深 24bit 若往上升，也有更高的 30bit（通道位深 10bit ）、36bit（通道位深 12bit ）等等。

那么问题来了，参考上面的对比效果，我们是否应该无条件地使用高位深呢？

答案是否定的。

需要注意的是，虽然图像的位深越大，能够表示的颜色越多，但相应需要的存储空间也越大，传输所需的带宽也越多，带来成本的提升，对于软硬件的要求也更苛刻。更何况，24 bit 图像位深已包含 1677 万种颜色，这远远超过了人眼的视觉感知能力，足以满足绝大部分业务场景。综合考量，现阶段仍主要使用 24 bit 的图像位深。

以上就是本期课程关于图像位深的相关知识。

图像宽高（Width、Height）与跨距（Stride）

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再回到全文的开始：“图像的基本组成单元为像素，对视频图像的存储，实际上是对像素的存储”。基于图像位深，我们可以确定存储一个像素所需的字节数，下面，可以开始“指导”计算机如何定量读取图像数据了。

像素在图像中是一行一行排列、并逐行存储在内存中的，计算机在读取图像时，就需要逐行地、正确地读取出每一行的像素。这里就引出两个问题：每一行究竟有多少个像素？计算机每获取一行数据需要读取多少个字节呢？要解答这两个问题，我们需要再学习两个概念：图像的宽高 （Width、Height） 和跨距 （Stride）。

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1、图像宽、高

说到图像的宽高，大家直觉上可能会联想到 “厘米”、“英寸” 等长度单位，其实，从图像处理的角度并非如此。在视频图像处理上，描述图像宽高时，通常使用的是“计数单位”，而其具体的数值，则由图像的分辨率决定。

关于视频图像的分辨率，在系列推文中还没有和大家正式介绍，但大家对 “分辨率” 肯定是不陌生的。在各大视频/图片网站上、在各种视频/图像文件规格中，我们常看到诸如 540x960（540P）、720x1280（720P）、1080x1920（1080P）等参数，它们就是所谓的分辨率，其表示的含义为：图像在水平方向、垂直方向上，每行、每列的像素 “个数”。

• 宽（Width）：水平方向每行的像素个数，等于图像分辨率的宽

• 高（Height）：垂直方向每列的像素个数，等于图像分辨率的高

如下图所示，对于分辨率为 540x960 （宽 x 高）的 RGB 图像，其水平方向每行有 540 个 RGB 像素，垂直方向每列有 960 个 RGB 像素。

图4：像素排布，分辨率 540x960，宽 x 高

不难发现，分辨率宽高相乘得到的数值 = 图像中像素的总个数，540 x 960 的 RGB 图像中包含 518400 个像素，分辨率越高，像素的个数也就越多。

关于分辨率的知识，我们今后还会有专题作进一步讨论，今天大家了解到分辨率与图像宽高、像素个数的关系即可。

现在，我们已经通过分辨率信息，确定了图像每行的像素个数，可以尝试计算每行数据的长度（字节）。因为视频图像的处理通常是逐行进行的，计算机更关注每行有多少数据，而对于具体有多少行（Height）没有太多的要求。

以 24bit 的 RGB 图像为例，假设分辨率为 538 x 960，因为每个像素的 R、G、B 分量都连续存储在同一平面上（详见前文 色彩和色彩空间-中篇），我们可以通过如下步骤，计算每行像素的字节长度：

• 每行像素的个数 = 图像分辨率宽 = 538

• 每行像素的字节长度 = 像素位深 x 每行像素的个数 = 24 bit x 538 = 1614 byte（ 注：1 byte = 8 bit）

如上，我们得到结论：对于分辨率为 538 x 960 的 RGB 图像，每行有 1614 byte 数据。计算过程看起来清晰明了，有理有据，于是我们信心满满地将 1614 byte 这个字节长度告知计算机，计算机也一丝不苟地按要求去读取一张 538x960 的图片。却可能会得到如下的结果：

图5：原图，分辨率 538x960

图6：按每行1614 byte数据，进行读取和渲染

我们发现，实际渲染出来的图像，呈现出规则的斜条纹，与原图相比已面目全非。

为什么会出现这样的问题呢？难道是计算机出现了 Bug ？或者说，计算机是无辜的，图像每行的像素个数实际上并不等于图像的分辨率宽度 ？要解答这些问题，我们就需要了解另外一个概念：跨距 （Stride）。

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2、图像跨距

我们知道，计算机的处理器主要是 32 位或 64 位的，当处理器执行运算时，一次读取的完整数据量最好为 4 字节 或 8 字节的倍数。如果我们要求计算机读取非 4 字节或 非 8 字节对齐的数据，它就需要进行额外的处理工作。额外工作的引入，势必会影响效率和性能。为了规避这样的问题，就需要在原始数据的基础上，再增加一些“无效数据”，使待处理的数据量对齐到 4 字节 或 8 字节 。这样计算机才能以最高效的方式工作。当然，对齐规则也不一定是 4字节/8字节 的倍数，实际仍取决于具体的软硬件系统。

回过头来，看看前面计算得到的 “1614 byte”，大家是否发现问题了呢？

是的，这并非一个 4 字节或 8 字节倍数的数值。所以，基于前述的考量，如果在一个要求 4 字节 或 8 字节 对齐的系统内存中存储该图像，往往需要增加一些额外数据，将 1614 byte 对齐到比如 1616 byte。而这里的 1616 byte，即称为图像的跨距 （Stride）。

跨距 （Stride），是图像存储在内存中，每一行数据所占空间的真实大小，它大于或等于通过图像分辨率宽度计算的字节长度。每读取一个 Stride 长度的数据，意味着完整读取了图像的一行，下次读取就该“换行”了。其中，用于补齐至 Stride 而增加的额外数据，我们称之为填充（Padding）。Padding 仅影响图像在内存中的存储方式，无需（也不可以）用于实际渲染。

我们可以通过下图，直观的理解 Width 、Padding 和 Stride 的关系。

图7：Width 、Padding 和 Stride

参考上图，从 Start 位置开始， 计算机只有按 Stride 读取每一行图像数据，再按 Width 进行实际的渲染，避免将无效的 Padding 渲染出来，才能显示出正常的图像。如果仅使用 Width 计算 Stride（比如上面，我们告诉计算机将 Stride 设置为 1614 byte），那么就可能会误将部分 Padding，视为有效的图像数据进行渲染，行与行之间的像素相对位置也将发生累计偏移，出现诸如斜条纹等异常。

我们也可以通过一些简化的方式，来理解斜条纹产生的原理。

参考下图，我们先忽略“字节长度”，简单地把图像数据、填充数据的单位都统一至“像素”。假设原图的 Width x Height = 6 x 8，存储时将 Stride 对齐为 8。图中彩色部分为真实图像（原图左侧），黑色部分为填充的 Padding（原图右测），中间存在的空白间隙仅为方便区分。

图8：原图， Stride = 8，Width = 6

若使用正确的配置， Stride = 8 进行读取，Width = 6 进行渲染，则仅会显示出彩色部分， 黑色部分的 Padding 在渲染时会被忽略。

如果使用错误的 Stride = 7，正确的 Width = 6，会出现如下问题：从第一行开始，少读取了一块 Padding，并将这部分少读取的 Padding ，误当作第二行的 “有效图像” 进行读取、排列。最终，计算机再以 Width = 6 进行渲染时，将得到如下图像，出现了右侧下沉的斜条纹效果。

图9：错误，Stride = 7，Width = 6，右侧下沉的斜条纹

同理，Stride 偏大、Width 偏大、Width 偏小，都会影响图片的读取和渲染，大家在处理时需要注意。我们在下面也展示出相关的简化参考图：

图10：Stride = 9，Width = 6，左测下沉的斜条纹

图11：Stride = 8，Width = 7，多渲染出一列Padding数据

注意，实际应用中如果 Padding 数据被错误渲染出来，不一定都是黑色的，具体由填充的数据而定。如果都使用 0 值填充，那么 RGB 图像的 Padding 为黑色，YUV 图像的 Padding 则为绿色。其他可能的错误情况，大家可以自己尝试推演一下，在此就不过多展开。

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3、分平面 YUV 的 Width、Stride

上面对于 Width 、Stride 的讨论，都是基于 RGB 图像来举例。对于 RGB 图像，其色彩空间分量是同一平面、连续存储的，一般只需考虑一个平面的 Width 和 Stride。

而 YUV 图像比较特殊，它可能使用分平面（ Planar 、Semi-Planar ）的存储方式（详见色彩和色彩空间-中篇）。

从整个图像的角度看，YUV 图像的每一行依旧有 Width = 720 个像素。但是从存储的角度看，Y、U、V 分量可能存放在不同的平面，计算机想要理解 YUV 色彩，就需要知道：在每个平面上、每次要读取多少数据，才能正确地组合成原始图像的一行像素。

“在每个平面上、每次要读取多少数据”，意味着需要知道每个平面的 Width 和 Stride。而考虑到 U、V 分量相对于 Y 分量可能有降采样，各个分量平面的 Width、Stride 可能不同， 必需要按存储规则分别求取。

下面，我们针对常见的 YUV 格式：I422、 I420 和 NV21 ，具体讨论一下，何谓分平面的 Width 和 Stride。

我们将基于通道位深 = 8 bit，图像分辨率 Width = 720，Height = 1280，展开后续内容的讲解。为方便理解、简化过程，我们假设处理器以 4 字节对齐，通过各平面 Width 计算得到的数据长度若满足 4 的倍数，即可作为各平面的 Stride，无需考虑 Padding 填充。

关于这三种 YUV 格式的采样&存储原理，大家可详细参考上一篇推文 色彩和色彩空间-中篇，下面用到时仅做简述。

由于 I422、 I420 和 NV21 的 Y 平面采样逻辑相同，Y分量均为全采样，我们先统一进行计算。

对于 Y 平面，因为 Y 分量为全采样，故:

• Width_Y_Plane = 每行 Y 分量个数 = 图像每行像素个数 = Width = 720

• Stride_Y_Plane = Width_Y_Plane x 通道位深 = Width_Y_Plane x 8 bit = 720 byte

注：因为 Width_Y_Plane x 8 bit = 720 byte 满足预设的对齐要求，故直接作为 Stride_Y_Plane，实际应用中，需要另外进行确认。后面若有类似处理，不再重复说明。

对于 U、V 平面， 因为 U、V 分量在不同 YUV 格式下有不同的采样、存储逻辑，需要按规则具体计算。

3.1 I422

I422 的采样和存储逻辑简述为：

• 采样：Y 分量全采集，宽度方向每两个 Y 分量共用一组 UV 分量，高度方向每行独立采集 UV 分量

• 存储：Y、U、V 分别存储于三个平面，对于一个宽度为 4 个像素、高度为 2 个像素的采样区域，三个平面分别为 4x2、2x2、2x2 的数组

对于 U 平面， U 分量水平方向的采样为 Y 分量的 1/2，故：

• Width_U_Plane = 每行 U 分量个数 = 每行像素个数/2 = Width/2 = 360

• Stride_U_Plane = Width_U_Plane x 通道位深 = 360 byte

对于 V 平面，其采样存储逻辑与 U 平面一致，故：

• Stride_V_Plane = Width_V_Plane x 通道位深 = 360 byte。

如果使用数组 Stride_I422[3] 记录三个平面的跨距（字节长度），即有 Stride_I422[3] = Width, Width/2, Width/2（使用 Width 的数值大小来表示）

3.2 I420

I420 的采样和存储逻辑简述为：

• 采样：Y分量全采集，宽度方向和高度方向每四个 Y 分量共用一组 UV 分量，也即第二行复用第一行的 UV 采样；

• 存储：Y、U、V 分别存储于三个平面，对于一个宽度为 4 个像素、高度为 2 个像素的采样区域，三个平面分别为 4x2、2x1、2x1 的数组。

对于 U 平面，U 分量水平方向的采样为 Y 分量的 1/2（每行），故：

• Width_U_Plane = 每行 U 分量个数 = 每行像素个数/2 = Width/2 = 360

• Stride_U_Plane = Width_U_Plane x 通道位深 = 360byte

对于 V 平面，其采样存储逻辑与 U 平面一致，故：

• Stride_V_Plane = Width_V_Plane x 通道位深 = 360byte

如果使用数组 Stride_I420[3] 记录三个平面的跨距（字节长度），即为 Stride_I420[3] = Width, Width/2, Width/2

3.3 NV21

NV21 的采样和存储逻辑简述为：

• 采样：Y分量全采集，宽度方向和高度方向每四个 Y 分量共用一组UV分量，也即第二行复用第一行的 UV 采样

• 存储：Y、UV 分别存储于两个平面，对于一个宽度为 4 个像素、高度为 2 个像素的采样区域，两个平面分别为 4x2、4x1 的数组，UV 共同存储于第二个平面，并按 V、U 的顺序交错存放

对于 UV 平面，因为 U 、V 水平方向采样均为 Y 分量的1/2（每行） ，并且连续交错存储，故：

• Width_UV_Plane = 每行 U分量个数 + V 分量个数 = 每行像素个数/2 + 每行像素个数/2 = Width = 720

• Stride_UV_Plane = Width_UV_Plane x 通道位深 = 720 byte

如果使用数组 Stride_NV21[2] 记录两个平面的跨距（字节长度），即为 Stride_NV21[2] = Width, Width

需要特别注意的是，虽然综合所有平面来说，I422、I420、NV21 每次读取的 Stride 总和，均为 Width x 2 ：

• Stride_I422[0] + Stride_I422[1] + Stride_I422[2] = Width x 2

• Stride_I420[0] + Stride_I420[1] + Stride_I420[2] = Width x 2

• Stride_NV21[0] + Stride_NV21[1] = Width x 2

但对于 I420 和 NV21，因其 “宽度方向和高度方向每四个 Y 分量，共用一组UV分量” 的特性，每次读取 U、V 平面、或 UV 平面的一行数据，实际是供 Y 平面的两行数据共用的。因此，平均下来，读取整张图像的数据总量会存在差异：

• Data_I422 = Data_Y + Data_U + Data_V

= Height x Width + Height x Width/2 + Height x Width/2

= Height x Width x 2

• Data_I420 = Data_Y + Data_U + Data_V

= Height x Width + Height/2 x Width/2 + Height/2 x Width/2

= Height x Width x 1.5

• Data_NV21 = Data_Y + Data_UV

= Height x Width + Height/2 x Width

= Height x Width x 1.5

可以看到，Data_I422 大于其余两个。这也证明了 ，YUV420 相对于 YUV422，前者采样数据量更小、压缩率更大。

总结

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以上，即为常见 YUV 格式 Width 、 Stride 的计算方法。如果大家在理解上有些难度，可以再回顾一下 色彩和色彩空间-中篇 的内容，结合进行梳理。需要再次强调的是，为方便理解，上面的讲述中默认： 使用 Width 直接计算得到的 Stride 符合对齐要求，无需考虑 Padding 填充，而实践中考虑到不同系统、硬件芯片的对齐处理差异，真实的 Stride 是否要做补齐，仍需再具体确认。

至此，关于计算机如何正确地 、“定量” 读取视频图像数据，我们也有了一定的了解。考虑到硬件芯片、操作系统的多样性，色彩空间采样&存储格式的多样性，要完全厘清所有的 “定量” 规则，还是比较麻烦的。

对于集成 ZEGO SDK 开发音视频应用的同学，ZEGO 音视频引擎已适配了主流的平台和系统，大家可放心地将视频图像的采集、处理、转换、渲染工作交给 SDK，从这些繁琐的细节中解放出来、专注于业务玩法的设计与实现。当然，考虑到灵活性，ZEGO SDK 也提供了 “自定义视频采集” 的功能，允许开发者自行采集、处理原始视图数据，以满足特定的采集源（比如屏幕采集）或者做进阶的视频前处理（比如美颜特效）需求。开发者只需要将采集、处理后的数据，通过指定接口塞给 SDK 即可。

不过，在使用 “自定义视频采集” 功能时，前面提及的色彩空间、采样&存储格式、Width 和 Stride 等概念，就需要你了然于胸，否则就可能出现诸如“斜条纹”的问题。

最后，我们通过一个思维导图，再梳理一下本文的核心内容。

参考推文中的举例，假设原图的 Width x Height = 6 x 8，存储时将 Stride 对齐为 8。当使用 Stride = 8，Width = 4，进行读取和渲染，会出现什么问题？

问

本期思考题

参考推文中的举例，假设原图的 Width x Height = 6 x 8，存储时将 Stride 对齐为 8。当使用 Stride = 8，Width = 4，进行读取和渲染，会出现什么问题？

（🤫下期揭秘）

上期思考题****揭秘 ⬇️

问

作为请参照 YUV 采样格式的“规则”，说明 YUV 4:1:1的采样逻辑。

答

对于一个宽度为 4 个像素、高度为 2 个像素的采样区域（两行四列），第一行需要采样 4 个亮度分量 Y，1 个色度分量组 UV，第二行需要采样 4 个亮度分量 Y，1 个色度分量组 UV。

也即水平方向上，Y分量为全采样， UV 分量组相对于 Y分量做1/4 降采样。

色彩空间类型---OpenCV-Python开发指南（7）

参考技术A

在前面，我们只介绍了三种图像的类型，分别位二值图像、灰度图像以及RGB图像。但我们现在常用的图像肯定是RGB图像，不过它只是色彩空间的一种类型，在实际的图像中，还有许多其他的色彩空间，对于会PS的读者来说肯定不会陌生。

比如GRAY色彩空间（灰度图像），XYZ色彩空间，YCrCb色彩空间，HSV色彩空间，HLS色彩空间，CIEL a b 色彩空间，CIEL u v 色彩空间，Bayer色彩空间等。

每个图像都有其擅长处理的内容，因此我们要掌握这些色彩空间图像的转换，以便后续更方便的处理图像的问题。

GRAY就是我们前面介绍的灰度图像，通常指8位灰度图像，其具有256个灰度级，像素值范围位[0,255]。

RGB转换位GRAY的数学公式如下：

Gray=0.229 R+0.587 G+0.114*B

而图像有GRAY色彩空间转换为RGB色彩空间时，最终所有通道的值都是相同的，其处理方式如下：

R=Gray

G=Gray

B=Gray

XYZ色彩空间是由CIE（International Commission on Illumination）定义的，是一种更便于计算的色彩空间，它不像RGB转换位GRAY，只能单向转换，XYZ色彩空间与RGB转换不会丢失任何值。

将RGB色彩空间转换为XYZ色彩空间，其转换公式为：

将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间，其转换公式为：

人眼视觉系统对颜色的敏感度要低于对亮度的敏感度。在传统的RGB色彩空间内，RGB三原色具有相同的重要性，但是忽略了亮度的信息。所以，才有了YCrCb色彩空间。

在YCrCb色彩空间中，Y代表光源的亮度，色度信息保存在Cr和Cb中，其中，Cr表示红色分量信息，Cb表示蓝色分量信息。

亮度给出了颜色亮或暗的程度信息，该信息可以通过照明中强度成分的加权和来计算。在RGB光源中，绿色分量的影响最大，蓝色分量的影响最小。

从RGB色彩空间转换YCrCb色彩空间的数学公式如下：

Y=0.229 R+0.587 G+0.114*B

Cr=(R-Y)*0.713+delta

Cb=(B-Y)*0.564+delta

其中delta的值为：

从YCrCb色彩空间转RGB数学公式如下：

R=Y+1.403*(Cr-delta)

G=Y-0.714 (Cr-delta)-0.344 (Cb-delta)

B=Y+1.773*(Cb-delta)

RGB是从硬件的角度提出的颜色模型，在与人眼匹配的过程中可能存在一定的差异。而HSV色彩空间是一种面向视觉感知的颜色模型。HSV色彩空间是从心理学和视觉的角度出发，指出人眼色彩知觉主要包含3个要素：色调，饱和度，亮度。

说到这里，相信用过PS的都应该清楚HSV到底能干什么了吧？不过，我们还是介绍一些这3个要素，毕竟本篇博文就是专门将色彩空间理论知识的，不能有空缺。

色调（H）：指光的颜色，色调与混合光谱中的主要光波长相关，例如“赤橙黄绿青蓝紫”分别表示不同的色调。如果从波长的角度考虑，不同的波长的光表现为不同的颜色，实际上它们体现的是色调的差异。

饱和度（S）：指色彩的深浅层度，相对于纯净度，或一种颜色混合白光的数量。纯谱色是全饱和的，像深红色（红加白）和淡紫色（紫加白）这样的彩色是欠饱和的，饱和度与所加白光的数量成反比。

亮度（V）：反映的是人眼感受到的光的明暗程度，该指标与物体的反射度有关。对于色彩来讲，如果在其中掺入的白色越多，则其亮度越高；如果在其掺入的黑色越多，则亮度越低。

在具体的实现上，我们将物理空间的颜色分布在圆周上，不同的角度代表不同的颜色。因此，通过调整色调值，我们就能选取不同的颜色，色调的取值范围为[0，360]。色调取值不同，颜色也不同，具体如下表所示：

饱和度的值为[0,1]，饱和度的值为0时，只有灰度，饱和度越大，颜色值越丰富。至于亮度，其取值范围也是[0,1]。

例如，博主现在取色调=0，饱和度=1，亮度=1，就可以提取色彩深红色。

介绍完理论知识，HSV与上面的色彩空间一样，也需要与RGB进行转换，不过，我们这里转换之前，需要先将RGB色彩空间的值转换到[0,1]之间，然后在进行处理。具体处理如下：

V=max(R,G,B) 亮度

这里，H的计算结果可能小于0，如果出现这种情况，则需要对H进一步的处理计算。如下所示：

上述公式计算的结果肯定与前面说的色调，亮度，饱和度的范围一致。至于HSV转RGB，感兴趣的可以参考开发文档。

HLS与HSV色彩空间类似，都具有3要素。只是HLS色彩空间就L与V不同，其中HLS色彩空间的L（光亮度/明度）替换了亮度。

那么什么是光亮度/明度呢？

其实，光亮度/明度是用来控制色彩的明暗变换，它的取值范围同样也是[0,1]。我们在程序中，可以通过光亮度/明度的大小来衡量有多少光线从物体表面反射出来。光亮度/明度对于眼睛感知颜色很重要，因为当一个具有色彩的物体处于光线太强或者太暗的地方时，眼睛是无法准确获取物体颜色的。

说实话，编辑公式有点费劲，感兴趣的自己查询开发文档，后续在python中开发，我们都是使用cv2.cvtColor()进行转换的。使用起来，你只需要了解其到底做什么的，并不需要知道其内部如何实现，但内部实现，就是上面的这些数学公式。

CIEL a b*色彩空间是均匀色彩空间模型，它是面向视觉感知的颜色模型。从视觉感知均匀的角度来讲，人所感知到的两种颜色的区别程度，应该与这两种颜色在色彩空间中的距离成正比。在某个色彩空间中如果人所观察的两种颜色的区别程度，与这两种颜色在该色彩空间中对应的点之间的欧式距离成正比，则称该色彩空间为均匀色彩空间。

CIEL a b 色彩空间中的L分量用于表示像素的亮度，取值范围为[0,100]，表示从纯黑到纯白；a 分量表示从红色到绿色的范围，取值范围为[-127,127]；b*分量表示从黄色到蓝色的范围，取值范围为[-127.127]。

由于CIEL a b 是在CIE的XYZ色彩空间上发展起来的，所以转换的时候，需要先将RGB转换为XYZ色彩空间，然后在转换为CIEL a b 。具体的数学公式感兴趣的查询开发文档。

CIEL u v 色彩空间同CIEL a b 色彩空间一样，是均匀的颜色模型。CIEL u v*色彩空间与设备无关，适用于显示器显示和根据加色原理进行组合的场合，该模型中比较强调对红色的表示，即对红色的变化比较敏感，但对蓝色的变化不太敏感。

同样的，CIEL u v 色彩空间也需要先将RGB转换为XYZ色彩空间，然后在转换为CIEL u v ，具体公式感兴趣的可以查询开发文档。

Bayer色彩空间被广泛的应用在CCD和CMOS相机中。

色彩空间的理论知识，到这里基本就讲解完成了，感兴趣的可以自己扩展最后几个数学公式。