颜色空间

颜色模型就是指某个三维颜色空间中的一个可见光子集，它包含某个颜色域(使用颜色的领域)的所有颜色。 RGB颜色模型 RGB（Red, Green, Blue）颜色模型通常使用于彩色阴极射线 管等彩色光栅图形显示设备中，彩色光栅图形的显示器都使用R、G、B数值来驱动R、G、B 电子枪发射电子，并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉 发出不同亮度的光线，并通过相加混合产生各种颜色；扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来 的光线中的R、G、B成分，并用它来表示原稿的颜色。 RGB颜色模型称为与设备相关的颜色模型 ， RGB颜色模型所覆盖的颜色域取决于显示设备荧光点的颜色特性，是与硬件相关的 。它是我们使用最多，最熟悉的颜色模型。它采用三维直角坐标系。红、绿、蓝原色是加性原色，各个原色混合在一起可以产生复合色。如图所示。 RGB颜色模型通常采用如图所示的单位立方体来表示。在正方体的主对角线上，各原色的强度相等，产生由暗到明的白色，也就是不同的灰度值。（0，0，0）为黑色，（1，1，1）为白色。正方体的其他六个角点分别为红、黄、绿、青、蓝和品红。 HSV颜色模型 每一种颜色都是由色相（Hue，简H），饱和度（Saturation，简S）和色明度（Value，简V）所表示的。HSV模型对应于 圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，圆锥的顶面对应于V=1。它包含RGB模型中的R=1，G=1，B

基础知识部分 为了方便理解，首先会对( Luminance )的相关概念做一个简单介绍。如果已经了解就跳到后面吧。 我们用Radiant energy（辐射能量）来描述光照的能量，单位是焦耳(J)，因为光实际是以一定速度在传播的电磁波，所以把单位时间内的传播的 Radiant energy(能量)称作 radiant flux ( 辐射通量),用来描述他的能量表现，单位瓦特(Watt )。 Radiant intensity ( 辐射强度 )用来指定 radiant flux ( 辐射通量)的方向，正式的来说，他是用来定义每个立体角的 Radiant energy(辐射能量) 的传递速度，它的单位是瓦特/球面度((W · sr - 1 )。 辐射强度( Radiant intensity )通常会是一个很大的空间范围，但对于使用像素的成像系统来说是一个很小的区域，所以使用 intensity 来作为图像数据的度量并不合适。那么就需要一个可以对应面积的单位，我们把通过单位面积的能量( Radiant energy )，称作辐射照度( Irradiance )。 而把在每个单位面积上的辐射强度 ( Radiant intensity )，称作辐射率( radiance ), 他的单位是瓦特/球面度/平方米。 图像保存在文件里的（如TIFF），就是于辐射率成正比

摘自书籍： Advanced High Dynamic Range Imaging （second edition, 2018） Francesco Banterle，Alessandro Artusi，Kurt Debattista，Alan Chalmers CRC Press，Taylor & Francis Group sRGB presents a non-linear transformation for each color channel to linearize the signal when displayed on LCD and CRT display. Such a nonlinear transformation is called an electro-optical transfer function (EOTF) in the standards community. Its inverse is typically called an opto-electrical transfer function (OETF). This is because there is a non-linear relationship between the output intensity generated by the displaying device

本文为翻译，附上 原文链接 。 转载请注明出处—— polobymulberry-博客园 。 动机 如果你满足以下条件，我建议你阅读这篇教程： 你想学习片段着色器（Fragment Shader）。 你想实现复杂的多通道着色器（multipass），但是对其不是很了解。 你想使用上面提到的两种技术（片段着色器和多Pass）来实现描边效果的Toon shader，你就需要理解这两种技术的概念。 学习资源 Martin Kraus's fantastic Wiki Book GLSL Programming/Unity 引论 在教程的第4部分，我们创建了一个相当好的toon shader，该shader使用了边缘光照（rim lighting）对模型进行描边 — 但是这种方法的问题在于它只能使用在表面光滑的模型上。对于那些平整的，有棱角的表面，我们计算其边缘的法向量时，会发现两个面的边界法向会产生突变（比如正方形的六个面，单个面上的法向都一致，但是两个面之间的法向会发生突变，不像球面上的法向是渐变的），这将产生我们不想要的边界效果。 有一个更好的办法对模型进行描边效果处理 — 先将模型背面稍微扩大一些（边缘延伸一些）然后渲染为全黑，最后正常渲染模型正面即可，这样我们看到的黑色边缘其实是背面呈现的颜色。这就要求在shader中使用两个Pass — 你可能还记得

1、转换颜色空间 HSV:色调（H），饱和度（S），明度（V）。 比如从 BGR 到灰度图，或者从BGR 到 HSV 等 我们要用到的函数是：cv2.cvtColor(input_image，flflag)，其中 flflag 就是转换类型。 对于 BGR↔Gray 的转换，我们要使用的 flflag 就是 cv2.COLOR_BGR2GRAY。 同样对于 BGR↔HSV 的转换，我们用的 flflag 就是 cv2.COLOR_BGR2HSV。 你还可以通过下面的命令得到所有可用的 flflag。 import cv2 flags=[i for in dir(cv2) if i startswith('COLOR_')] print flags 注意：在 OpenCV 的 HSV 格式中，H（色彩/色度）的取值范围是 [0，179]， S（饱和度）的取值范围 [0，255]，V（亮度）的取值范围 [0，255]。但是不 同的软件使用的值可能不同。所以当你需要拿 OpenCV 的 HSV 值与其他软 件的 HSV 值进行对比时，一定要记得归一化。 2、物体跟踪 在 HSV 颜色空间中要比在 BGR 空间 中更容易表示一个特定颜色。 • 从视频中获取每一帧图像 • 将图像转换到 HSV 空间 • 设置 HSV 阈值到蓝色范围。 • 获取蓝色物体，当然我们还可以做其他任何我们想做的事

#1，首先说说我自己做的一个小程序 有参考CSDN中的一篇博客，具体文章链接找不到了。 主要思想：将RGB颜色空间中的图像转换到HSV空间，根据常见九种颜色的H、S、V范围来判断给定图像中的汽车最大概率属于哪种色系的车。 常见颜色的HSV范围：（也是参考的网上的为主） 程序接口：【输入】Mat类型，汽车图片的patch；【输出】string类型，上面九种颜色中的一种； 算法流程图： #2，存在的问题 可能原因：我个人觉得，HSV空间中的值与实际肉眼中的颜色并不是线性的映射关系，所以单纯用一个线性范围来给出一中颜色的HSV值是有问题的，实验结果也验证了我这个猜想。很多车子在进去检测时都会有误，如下给出几种： 尽管代码有问题，但还是在此贴出，以备之后改进： /*********************************** ----------------------------------- Name: sophia Date: 20161206 Email: hxinwen1218@sina.com ----------------------------------- Function: Reco Identification the color of the cars. ************************************/ #include

颜色通常用三个相对独立的属性来描述，三个独立变量综合作用，自然就构成一个空间坐标，这就是颜色空间。而颜色可以由不同的角度，用三个一组的不同属性加以描述，就产生了不同的颜色空间。但被描述的颜色对象本身是客观的，不同颜色空间只是从不同的角度去衡量同一个对象。 颜色空间按照基本结构可以分两大类：基色颜色空间和色、亮分离颜色空间。前者的典型是 RGB，还包括 CMY、CMYK、CIE XYZ 等；后者包括 YCC/YUV、Lab、以及一批“色相类颜色空间”。CIE XYZ 是定义一切颜色空间的基准，很奇妙的是，它即属于基色颜色空间，也属于色、亮分离颜色空间，是贯穿两者的枢纽。色、亮分离颜色空间中的子类型“色相类颜色空间”，是把颜色分成一个表亮属性，和两个表色属性，其中有一个表色属性是色相，而色相以外的两个属性可以选用不同的变量来定义，而色相的概念不变，因此就构成一族共同使用色相属性，另加表亮属性和表色属性各一个组成的颜色空间，它们是颜色空间中的一个家族，暂且统称为 HSB 颜色空间。 RGB颜色空间是一种大的分类，具体而言RGB空间还包含多种空间，其中sRGB是HP和Microsoft联合制定的标准RGB空间，除此之外还有Adobe RGB，Apple RGB，ColorMatch RGB等等，他们通过不同的方式表示RGB三种颜色，使得它们具有不同的色彩宽度，GAMMA值也是不一样的

RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别 RGB颜色空间 RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统，彩色阴极射线管,彩色光栅图形的显示器 都使用R、G、B数值来驱动R、G、B 电子枪发射电子，并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉 发出不同亮度的光线，并通过相加混合产生各种颜色；扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来 的光线中的R、G、B成分，并用它来表示原稿的颜色。RGB色彩空间称为与设备相关的色彩空间,因为不同 的扫描仪扫描同一幅图像，会得到不同色彩的图像数据；不同型号的显示器显示同一幅图像，也会有不同 的色彩显示结果。显示器和扫描仪使用的RGB空间与CIE 1931 RGB真实三原色表色系统空间是不同的，后者 是与设备无关的颜色空间。btw：Photoshop的色彩选取器(Color Picker)。可以显示HSB、RGB、LAB和CMYK 色彩空间的每一种颜色的色彩值。 Lab 颜色空间 Lab颜色空间是由CIE(国际照明委员会)制定的一种色彩模式。自然界中任何一点色都可以在Lab空间中表达出来，它的色彩空间比RGB空间还要大。另外，这种模式是以数字化方式来描述人的视觉感应，与设备无关，所以它弥补了RGB和 CMYK模式必须依赖于设备色彩特性的不足。由于Lab的色彩空间要比RGB模式和CMYK模式的色彩空间大

首先申明下，本文为笔者学习《OpenGL ES应用开发实践指南（Android卷）》的笔记，涉及的代码均出自原书，如有需要，请到原书指定 源码地址 下载。 《 Android学习笔记——OpenGL ES的基本用法、绘制流程与着色器编译 》中实现了OpenGL ES的Android版HelloWorld，并且阐明了OpenGL ES的绘制流程，以及编译着色器的流程及注意事项。本文将从现实世界中图形显示的角度，说明OpenGL ES如何使得图像在移动设备上显示的更加真实。首先，物体有各种颜色的变化，在OpenGL ES中为了生成比较真实的图像，对图像进行平滑着色是一种常见的操作。其次，移动设备存在横竖屏的切换，进行图像显示时，需要根据屏幕方向考虑屏幕的宽高比，使图像不因屏幕切换而变形。最后，现实中的物体都是三维的，我们观察物体都带有一定的视角，因此需要在OpenGL ES实现三维图像的显示。本文主要包括以下内容： 平滑着色 自适应宽高 三维图像生成 一、平滑着色 平滑着色是通过在三角形的每个点上定义不同的颜色，在三角形的表面混合这些颜色得到的。那么，如何用三角形构成实际物体的表面呢？如何混合定义在顶点出的不同颜色呢？ 首先引入三角形扇的概念。以一个中心顶点作为起始，使用相邻的两个顶点创建第一个三角形，接下来的每个顶点都会创建一个三角形，围绕起始的中心点按扇形展开。为了使扇形闭合

学习如歌对图像进行颜色空间转换，从BGR到灰度图，或者从BGR到HSV等 创建一个程序用来从一幅图像中获取某个特定颜色的物体 1.转换颜色空间 　　OpenCV中有超过150种进行颜色空间转化的方法，但是实际上经常用到的也就两种：BGR<->Gray，BGR<->HSV 　　要用的函数是cv2.cvtColor(input_img,flag)flag就是转换类型 　　cv2.COLOR_BGR2GRAY 就是BGR<->Gray转换 　　cv2.COLOR_BGR2HSV 就是BGR<->HSV的转化 （介绍一下HSV格式，H指色彩/色度，取值[0,179]，S是饱和度[0,255]，V是亮度[0,255]。不同软件使用的值可能不同，所以当需要拿OpenCV的HSV值与别的软件的HSV值进行对比时要注意归一化） 也可以用一下代码获得所有可用的flag import cv2 flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith( ‘COLOR_‘)] print(flags) 2.实现物体的跟踪 　　在知道如何将BGR转换到HSV后，就可以利用这一点来提取带有某个特定颜色的物体。在HSV的颜色空间中要比BGR空间中个更容易表示某一个特定颜色。我们先尝试提取一个蓝色的物体，步骤如下： 从视频中获取每一帧图像 将图像转化到HSV空间