色彩空间

色彩空间用数学方式来描述颜色集合,常见的2个基本色彩模型是RGB,YUB. 文章来源: YCbCr色彩空间 （笔记1）

目标 在本教程中，您将学习如何将图像从一个色彩空间转换为另一个色彩空间，如BGR Gray，BGR HSV等。 除此之外，我们还将创建一个应用程序，用于在视频中提取彩色对象 您将学习以下函数： ， 等 改变色彩空间 OpenCV中有150多种颜色空间转换方法。 但我们只会研究使用最广泛的两种，BGR Gray和BGR HSV。 对于颜色转换，我们使用函数cv.cvtColor（input_image，flag），其中flag确定转换的类型。 对于BGR 灰度转换，我们使用标志 cv.COLOR_BGR2GRAY 。 同样对于BGR HSV，我们使用标志 cv.COLOR_BGR2HSV 。 要获得其他标志，只需在Python终端中运行以下命令： import cv2 as cv flags = [i for i in dir(cv) if i.startswith('COLOR_')] print( flags ) 注意 ： 对于HSV，色调范围为[0,179]，饱和度范围为[0,255]，值范围为[0,255]。 不同的软件使用不同比例。 因此，如果您正在比较OpenCV值与他们，您需要规范化这些范围。 对象跟踪 现在我们知道如何将BGR图像转换为HSV，我们可以使用它来提取有色物体。 在HSV中，表现颜色比在BGR色彩空间中更容易。 在我们的应用程序中，我们将尝试提取蓝色的对象

之前做个设计，现在从事IT，脑子里面关于RGB,RGBA,CMY,CMYK,YUV，但是具体理论还是不扎实。若干年前之前写过《 水煮RGB与CMYK色彩模型—色彩与光学相关物理理论浅叙 》《 三色视者与四色视者身后的理论基础:色彩原理 》 光学三原色与印刷三间色 光学的三原色 ： 红（Red)、绿（Green）、蓝（Blue) （RGB）。 印刷的三原色 ： 青（Cyan)、品红（Magenta)、黄（Yellow) (CMYK) 印刷色是光照射在印刷物上， 然后折射到人眼的光的合成，所以印刷色会比光学暗淡，因为印刷色是经过印刷物过滤过光合成的，自然会比较相对暗淡。 C(100) +M(100） +Y(100） = 黑色(100，100，100） 可见黑色就是青色、品与黄色之和，但是这三种颜色混成的黑色不够纯，所以印刷学就引进了K(Black)黑色，因为B已经被Blue占用，所以黑色就只好用引文字母黑色的最后一个字母K，所以： C(100) +M(100） +Y(100） + K(100) 等价于 C(0) +M(0) + Y(0) + K(100) = 黑色 光学三原色如何得到白色， 配色如下： R(0） + G(0） + B(0）+A(255) = C(0) +M(0) + Y(0) + K(100) = 黑色 联想下，是不是可见黑色就是没有颜色（0，0，0）？