HSV 和 HLS颜色空间

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了HSV 和 HLS颜色空间相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

颜色空间

颜色空间是特定的颜色组织;它提供了将颜色分类,并以数字图像表示的方法。

RGB 是红绿蓝颜色空间。你可以将其视为 3D 空间,在这种情况下是立方体,其中任何颜色都可以用 R、G 和 B 值的三维坐标表示。例如,白色具有坐标(255,255,255),其具有红色、绿色和蓝色的最大值。

 
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RGB 颜色空间

 

除了由红色、绿色和蓝色值组成的图像之外,还有许多其他方法,可以表示图像颜色。

还有 HSV 颜色空间(色调、饱和度和值)和 HLS 空间(色调、亮度和饱和度)。这些是图像分析中最常用的颜色空间。

为了获得关于这些颜色空间的一些基础知识,通常可以将 Hue 视为代表与亮度变化无关的颜色的值。所以如果你想象一下基本的红色涂料的颜色,然后给它添加一些白色,或者一些黑色使颜色变浅或变深——基础颜色保持不变,所有这些颜色的色调都是相同的。

HSV 和 HLS

另一方面,亮度和亮度值代表测量颜色的相对亮度或暗度的不同方式。例如,暗红色将具有类似的色调,但比浅红色的亮度值低得多。饱和度也参与其中;饱和度是颜色的度量。所以,当颜色变得越来越接近白色时,它们具有较低的饱和度值,而最强烈的颜色(如亮红色、蓝色或黄色)则具有较高的饱和度值。你可以通过查看下面的3D颜色空间来更好地了解这些值。

这些不同颜色空间中的大多数都受到人类视觉系统的启发,并且/或者为了在电视屏幕显示和计算机图形中有效使用而开发。你可以点击这里阅读更多关于 HLS 和 HSV 颜色空间的历史和推导。

 
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以上是关于HSV 和 HLS颜色空间的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

RGB和HSV颜色空间

由RGB到HSV颜色空间的理解

HSV色彩空间

OpenCV 例程200篇209. HSV 颜色空间的图像分割

OpenCV 例程200篇209. HSV 颜色空间的彩色图像分割

在 HSV 空间中添加/混合颜色