图像处理-颜色识别-颜色格式转换

大家好，欢迎来到IT知识分享网。

1.RGB色彩空间

概念：

• RGB 代表 Red（红色）、Green（绿色）和 Blue（蓝色）。这三种颜色的光线混合可以生成各种颜色。

色彩表示：

• 颜色通道：每种颜色（红、绿、蓝）通常在0到255的范围内表示，其中0表示无光（黑色），255表示最大亮度。
• 每种颜色可以用三个值表示，例如 (255, 0, 0) 代表红色，(0, 255, 0) 代表绿色，(0, 0, 255) 代表蓝色。
• 组合颜色：通过组合不同的RGB值，可以表示各种颜色。例如，(255, 255, 255) 表示白色，(0, 0, 0) 表示黑色，(255, 255, 0) 表示黄色。

 2.HSV色彩空间

概念：

• 色相（H）：表示颜色的种类。圆柱的圆周表示色相，角度越大，颜色越不同。
• 饱和度（S）：表示颜色的纯度或强度。圆柱的半径表示饱和度，从中心到圆周，饱和度从低到高。
• 明度（V）：表示颜色的亮度或强度。圆柱的高度表示明度，从底部的黑色到顶部的纯色。

 3.RGB与HSV格式之间的转换

        由于RGB图像中将亮度，饱和度等信息也包含在了R、G、B信息中，因此， 处理图像过程中会受到光照的影响，无法获得准确的R、G、B信息，因此需要将RGB图像转化为HSV格式图像进行处理。

• 从HSV到RGB：
  1. 计算色相对应的RGB值：
     • 如果色相在0°到60°之间，计算颜色分量：C = V * S, X = C * (1 - |(H / 60°) % 2 - 1|)
     • 根据色相值调整颜色分量的顺序。
  2. 添加偏移量m到RGB值：m = V - C
  3. 计算最终的RGB值：R = (R + m) * 255, G = (G + m) * 255, B = (B + m) * 255
• 从RGB到HSV：
  1. 计算RGB的最大值Cmax和最小值Cmin，并计算差值Δ = Cmax - Cmin
  2. 计算明度：V = Cmax
  3. 计算饱和度：S = Δ / Cmax（如果Cmax为0，则S为0）
  4. 计算色相：
     • 如果Δ为0，则H为0
     • 根据Cmax的位置计算色相值

 4.RGB与HSV格式之间转化代码python格式

def rgb_to_hsv(r, g, b): r, g, b = r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0 # Normalize RGB values to [0, 1] mx = max(r, g, b) mn = min(r, g, b) h = s = v = (mx + mn) / 2.0 c = mx - mn if c != 0: if mx == r: h = (g - b) / c elif mx == g: h = (b - r) / c + 2 elif mx == b: h = (r - g) / c + 4 h *= 60 if h < 0: h += 360 s = 0 if mx == 0 else (mx - mn) / mx v = mx return (h, s * 100, v * 100) def hsv_to_rgb(h, s, v): s /= 100.0 v /= 100.0 c = v * s x = c * (1 - abs(((h / 60) % 2) - 1)) m = v - c r = g = b = 0 if 0 <= h < 60: r, g, b = c, x, 0 elif 60 <= h < 120: r, g, b = x, c, 0 elif 120 <= h < 180: r, g, b = 0, c, x elif 180 <= h < 240: r, g, b = 0, x, c elif 240 <= h < 300: r, g, b = x, 0, c elif 300 <= h < 360: r, g, b = c, 0, x r = int((r + m) * 255) g = int((g + m) * 255) b = int((b + m) * 255) return (r, g, b) # Example usage rgb_color = (255, 0, 0) # Red hsv_color = rgb_to_hsv(*rgb_color) print(f"RGB to HSV: {rgb_color} -> {hsv_color}") hsv_color = (0, 100, 100) # Red in HSV rgb_color = hsv_to_rgb(*hsv_color) print(f"HSV to RGB: {hsv_color} -> {rgb_color}")