【图像处理】计算机视觉中常用的颜色空间模型

一、RGB

RGB颜色空间模型是基于人眼感光的生理特点，将红、绿、蓝三原色的色光按不同的比例相加来让人眼感受到不同的颜色。

电视和计算机彩色显示器（CRT或LCD）都是使用该模型来产生颜色 。

（图片来自百度）

如果坐标轴归一化到[0.0,1.0]，则（0.0, 0.0, 0.0）表示纯黑色，（1.0, 1.0, 1.0）表示纯白色。

二、RGBA

RGBA是在RGB颜色空间的基础上增加了alpha通道，1表示不透明，0表示全透明。PNG图像就是RGBA格式。

三、YUV（YCbCr）

YUV颜色空间是将亮度信号与色度信号分离，Y代表明亮度，U代表色度，V代表浓度。如果一幅图像只有Y通道，没有UV通道一样可以显示出来，即是黑白图像。这就解决了原来彩色电视与黑白电视兼容的问题。

（图片来自百度）

RGB与YUV颜色空间互转：

RGB转YUV

Y= 0.299⋅R＋0.587⋅G＋0.114⋅B
       U=－0.147⋅R－0.289⋅G＋0.436⋅B 
       V= 0.615⋅R－0.515⋅G－0.100⋅B

YUV转RGB

R= Y＋1.14⋅V
       G= Y－0.39⋅U－0.58⋅V
       B= Y＋2.03⋅U

四、HSV

HSV颜色空间比RGB更接近人眼对色彩的感知经验。

H代表Hue（色度，色相），S代表Saturation（饱和度，色彩纯净度），V代表Value（明度）。

H取值0-360， S是0-1， V是0-1。注意OpenCV中这三个通道的取值分别是 0-180， 0-255， 0-255。

（图片来自百度）

五、Lab

Lab是由一个亮度分量和两个颜色分量组成。L代表亮度，a代表从绿色到红色的分量，b代表从蓝色到黄色的分量。

另外，Lab是与设备无关的。