OpenCV+Python常用颜色空间

Gray

灰度图像,每个像素由一个值表示其灰度。
Gray = R0.3 + G0.59 + B*0.11

BGR

每个像素由长度为3的数组表示,注意BGR的顺序

CMY(K)

减法混色,多用于印刷、打印机,4通道对应于四个墨盒


CMYK

HSV/HSL(I)

人类视觉概念,画家配色


HSV颜色模型
Hue色调

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°

Saturation饱和度

饱和度S表示颜色和白色的混合程度。饱和度高,颜色深而艳。饱和度越低,越接近白色。通常取值范围为[0,1],值越大,颜色越饱和。

Value \ Lightness 明度

明度表示颜色明亮的程度,可以理解成环境的明亮度对色彩的影响。通常取值范围为0%(黑)到100%(白)。

颜色区间

一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的,然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围,下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有给出)。
H: 0— 180
S: 0— 255
V: 0— 255


HSV颜色区间
如何确定一种颜色的HSV范围
import cv2
import numpy as np

green = np.uint8([[[0,255,0 ]]])
hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)
print(hsv_green)
# [[[ 60 255 255]]]

获得颜色的HSV值之后,一般指定区间为
[H-10, 100,100],[H+10, 255, 255]
具体情况具体调整

CIE-XYZ

三个坐标模拟人类视锥细胞,短波、中波、长波。略微对应于红、绿、蓝

CIE-Lab

近似人类视觉,常用于图像检索。
颜色空间本身不均匀,Lab基于人类色差实验数据,均匀性好。
L表示亮度,L = 0生成黑色而L = 100指示白色
a表示从洋红色至绿色的范围,b表示从黄色至蓝色的范围,a和b的值域都是由+127至-128,其中+127 a就是红色,渐渐过渡到-128 a的时候就变成绿色;同样原理,+127 b是黄色,-128 b是蓝色。

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