前言

在前面，我們只介紹了三種圖像的類型懒浮，分別位二值圖像飘弧、灰度圖像以及RGB圖像。但我們現(xiàn)在常用的圖像肯定是RGB圖像砚著，不過它只是色彩空間的一種類型次伶，在實(shí)際的圖像中，還有許多其他的色彩空間赖草，對于會PS的讀者來說肯定不會陌生学少。

比如GRAY色彩空間（灰度圖像），XYZ色彩空間秧骑，YCrCb色彩空間版确，HSV色彩空間，HLS色彩空間乎折，CIELab色彩空間绒疗，CIELuv色彩空間，Bayer色彩空間等骂澄。

每個(gè)圖像都有其擅長處理的內(nèi)容吓蘑，因此我們要掌握這些色彩空間圖像的轉(zhuǎn)換，以便后續(xù)更方便的處理圖像的問題坟冲。

GRAY色彩空間

GRAY就是我們前面介紹的灰度圖像磨镶，通常指8位灰度圖像，其具有256個(gè)灰度級健提，像素值范圍位[0,255]琳猫。

RGB轉(zhuǎn)換位GRAY的數(shù)學(xué)公式如下：

Gray=0.229R+0.587G+0.114*B

而圖像有GRAY色彩空間轉(zhuǎn)換為RGB色彩空間時(shí)，最終所有通道的值都是相同的私痹，其處理方式如下：

R=Gray

G=Gray

B=Gray

XYZ色彩空間

XYZ色彩空間是由CIE（International Commission on Illumination）定義的脐嫂，是一種更便于計(jì)算的色彩空間统刮，它不像RGB轉(zhuǎn)換位GRAY，只能單向轉(zhuǎn)換账千，XYZ色彩空間與RGB轉(zhuǎn)換不會丟失任何值侥蒙。

將RGB色彩空間轉(zhuǎn)換為XYZ色彩空間，其轉(zhuǎn)換公式為：

將XYZ色彩空間轉(zhuǎn)換為RGB色彩空間匀奏，其轉(zhuǎn)換公式為：

YCrCb色彩空間

人眼視覺系統(tǒng)對顏色的敏感度要低于對亮度的敏感度鞭衩。在傳統(tǒng)的RGB色彩空間內(nèi)，RGB三原色具有相同的重要性攒射，但是忽略了亮度的信息醋旦。所以，才有了YCrCb色彩空間会放。

在YCrCb色彩空間中，Y代表光源的亮度钉凌，色度信息保存在Cr和Cb中咧最，其中，Cr表示紅色分量信息御雕，Cb表示藍(lán)色分量信息矢沿。

亮度給出了顏色亮或暗的程度信息，該信息可以通過照明中強(qiáng)度成分的加權(quán)和來計(jì)算酸纲。在RGB光源中捣鲸，綠色分量的影響最大，藍(lán)色分量的影響最小闽坡。

從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換YCrCb色彩空間的數(shù)學(xué)公式如下：

Y=0.229R+0.587G+0.114*B

Cr=(R-Y)*0.713+delta

Cb=(B-Y)*0.564+delta

其中delta的值為：

從YCrCb色彩空間轉(zhuǎn)RGB數(shù)學(xué)公式如下：

R=Y+1.403*(Cr-delta)

G=Y-0.714(Cr-delta)-0.344(Cb-delta)

B=Y+1.773*(Cb-delta)

HSV色彩空間

RGB是從硬件的角度提出的顏色模型栽惶，在與人眼匹配的過程中可能存在一定的差異。而HSV色彩空間是一種面向視覺感知的顏色模型疾嗅。HSV色彩空間是從心理學(xué)和視覺的角度出發(fā)外厂，指出人眼色彩知覺主要包含3個(gè)要素：色調(diào)，飽和度代承，亮度汁蝶。

說到這里，相信用過PS的都應(yīng)該清楚HSV到底能干什么了吧论悴？不過掖棉，我們還是介紹一些這3個(gè)要素，畢竟本篇博文就是專門將色彩空間理論知識的膀估，不能有空缺幔亥。

色調(diào)（H）：指光的顏色，色調(diào)與混合光譜中的主要光波長相關(guān)玖像，例如“赤橙黃綠青藍(lán)紫”分別表示不同的色調(diào)紫谷。如果從波長的角度考慮齐饮，不同的波長的光表現(xiàn)為不同的顏色，實(shí)際上它們體現(xiàn)的是色調(diào)的差異笤昨。

飽和度（S）：指色彩的深淺層度祖驱，相對于純凈度，或一種顏色混合白光的數(shù)量瞒窒。純譜色是全飽和的捺僻，像深紅色（紅加白）和淡紫色（紫加白）這樣的彩色是欠飽和的，飽和度與所加白光的數(shù)量成反比崇裁。

亮度（V）：反映的是人眼感受到的光的明暗程度匕坯，該指標(biāo)與物體的反射度有關(guān)。對于色彩來講拔稳，如果在其中摻入的白色越多葛峻，則其亮度越高；如果在其摻入的黑色越多巴比，則亮度越低术奖。

在具體的實(shí)現(xiàn)上，我們將物理空間的顏色分布在圓周上轻绞，不同的角度代表不同的顏色采记。因此，通過調(diào)整色調(diào)值政勃，我們就能選取不同的顏色唧龄，色調(diào)的取值范圍為[0，360]奸远。色調(diào)取值不同既棺，顏色也不同，具體如下表所示：

飽和度的值為[0,1]然走，飽和度的值為0時(shí)援制，只有灰度，飽和度越大芍瑞，顏色值越豐富晨仑。至于亮度，其取值范圍也是[0,1]拆檬。

例如洪己，博主現(xiàn)在取色調(diào)=0，飽和度=1竟贯，亮度=1答捕，就可以提取色彩深紅色。

介紹完理論知識屑那，HSV與上面的色彩空間一樣拱镐，也需要與RGB進(jìn)行轉(zhuǎn)換艘款，不過，我們這里轉(zhuǎn)換之前沃琅，需要先將RGB色彩空間的值轉(zhuǎn)換到[0,1]之間哗咆，然后在進(jìn)行處理。具體處理如下：

V=max(R,G,B) 亮度

這里益眉，H的計(jì)算結(jié)果可能小于0晌柬，如果出現(xiàn)這種情況，則需要對H進(jìn)一步的處理計(jì)算郭脂。如下所示：

上述公式計(jì)算的結(jié)果肯定與前面說的色調(diào)年碘，亮度，飽和度的范圍一致展鸡。至于HSV轉(zhuǎn)RGB屿衅，感興趣的可以參考開發(fā)文檔。

HLS色彩空間

HLS與HSV色彩空間類似莹弊，都具有3要素傲诵。只是HLS色彩空間就L與V不同，其中HLS色彩空間的L（光亮度/明度）替換了亮度箱硕。

那么什么是光亮度/明度呢？

其實(shí)悟衩，光亮度/明度是用來控制色彩的明暗變換剧罩，它的取值范圍同樣也是[0,1]。我們在程序中座泳，可以通過光亮度/明度的大小來衡量有多少光線從物體表面反射出來惠昔。光亮度/明度對于眼睛感知顏色很重要，因?yàn)楫?dāng)一個(gè)具有色彩的物體處于光線太強(qiáng)或者太暗的地方時(shí)挑势，眼睛是無法準(zhǔn)確獲取物體顏色的镇防。

說實(shí)話，編輯公式有點(diǎn)費(fèi)勁潮饱，感興趣的自己查詢開發(fā)文檔来氧，后續(xù)在python中開發(fā)，我們都是使用cv2.cvtColor()進(jìn)行轉(zhuǎn)換的香拉。使用起來啦扬，你只需要了解其到底做什么的，并不需要知道其內(nèi)部如何實(shí)現(xiàn)凫碌，但內(nèi)部實(shí)現(xiàn)扑毡，就是上面的這些數(shù)學(xué)公式。

CIELab*色彩空間

CIELab*色彩空間是均勻色彩空間模型盛险，它是面向視覺感知的顏色模型瞄摊。從視覺感知均勻的角度來講勋又，人所感知到的兩種顏色的區(qū)別程度，應(yīng)該與這兩種顏色在色彩空間中的距離成正比换帜。在某個(gè)色彩空間中如果人所觀察的兩種顏色的區(qū)別程度楔壤，與這兩種顏色在該色彩空間中對應(yīng)的點(diǎn)之間的歐式距離成正比，則稱該色彩空間為均勻色彩空間膜赃。

CIELab色彩空間中的L分量用于表示像素的亮度挺邀，取值范圍為[0,100]，表示從純黑到純白跳座；a分量表示從紅色到綠色的范圍端铛，取值范圍為[-127,127]；b*分量表示從黃色到藍(lán)色的范圍疲眷，取值范圍為[-127.127]禾蚕。

由于CIELab是在CIE的XYZ色彩空間上發(fā)展起來的，所以轉(zhuǎn)換的時(shí)候狂丝，需要先將RGB轉(zhuǎn)換為XYZ色彩空間换淆，然后在轉(zhuǎn)換為CIELab。具體的數(shù)學(xué)公式感興趣的查詢開發(fā)文檔几颜。

CIELuv*色彩空間

CIELuv色彩空間同CIELab色彩空間一樣倍试，是均勻的顏色模型。CIELuv*色彩空間與設(shè)備無關(guān)蛋哭，適用于顯示器顯示和根據(jù)加色原理進(jìn)行組合的場合县习，該模型中比較強(qiáng)調(diào)對紅色的表示，即對紅色的變化比較敏感谆趾，但對藍(lán)色的變化不太敏感躁愿。

同樣的，CIELuv色彩空間也需要先將RGB轉(zhuǎn)換為XYZ色彩空間沪蓬，然后在轉(zhuǎn)換為CIELuv彤钟，具體公式感興趣的可以查詢開發(fā)文檔。

Bayer色彩空間

Bayer色彩空間被廣泛的應(yīng)用在CCD和CMOS相機(jī)中跷叉。

色彩空間的理論知識逸雹，到這里基本就講解完成了，感興趣的可以自己擴(kuò)展最后幾個(gè)數(shù)學(xué)公式性芬。