1.1 顏色空間介紹

RGB顏色空間是大家最熟悉的顏色空間，即三基色空間，任何一種顏色都可以由該三種顏色混合而成。然而一般對顏色空間的圖像進行有效處理都是在HSV空間進行的，HSV(色調Hue,飽和度Saturation,亮度Value)是根據顏色的直觀特性創建的一種顏色空間,也稱六角錐體模型。

參考:https://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776

為什么會選擇HSV空間而不是RGB空間? 對于圖像而言，識別相應的顏色在RGB空間、HSV空間或者其它顏色空間都是可行的。之所以選擇HSV，是因為H代表的色調基本上可以確定某種顏色，再結合飽和度和亮度信息判斷大于某一個閾值。而RGB由三個分量構成，需要判斷每種分量的貢獻比例。即HSV空間的識別的范圍更廣，更方便。

圖1-1HSV顏色空間模型

1.2 三種顏色空間的轉換（gray BGR HSV)

在OpenCV中有超過150種的顏色空間轉換的方法，但是我們經常會用到的也就只有兩種，即BGR->Gray和BGR->HSV。注意Gray和HSV不可以互相轉換。顏色空間轉換:cv2.cvtColor(input_image, flag)

BGR->Gray:flag就是cv2.COLOR_BGR2GRAY

BGR->HSV: flag就是cv2.COLOR_BGR2HSV

OpenCV中HSV顏色空間的取值范圍:

H [0, 179] S [0, 255] V [0, 255]

圖1-2常用顏色的取值范圍

Demo,程序的源碼位于/home/pi/yahboom/colorBlcok/colorBlock.py:

圖1-3顏色空間轉換識別圖片中的黃色和紅色部分

在這個程序中，我們第一次接觸了掩膜，有些小伙伴可能對掩膜不太了解，掩膜的概念描述不太好理解，它可以被理解為位圖，可以進行腐蝕膨脹等形態學的操作。我們只需要知道，在提取感興趣區域、屏蔽圖片某些區域、結構特征提取和特殊圖像制作中都可能用到掩膜，即可。

progress：可自行嘗試實現多種顏色的識別。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV 学习笔记（10）HSV颜色空间及颜色空间转换（RGB-HSV）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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