【opencv】颜色空间总结
顏色空間總結RGB、HSV、YUV，LAB
什么是顏色
Wiki是這樣說的：顏色或色彩是通過眼、腦和我們的生活經驗所產生的一種對光的視覺效應。嗯，簡單點說，顏色就是人對光的一種感覺，由大腦產生的一種感覺。感覺是一個很主觀的東西，你怎么確定你看到的紅色和我看到的是一樣的呢？這個視頻解釋的很不錯。我們需要先假設正常人對于同一種光產生的感覺基本是一致的，討論才能繼續下去。
人的視網膜上布滿了感光細胞，當有光線傳入人眼時，這些細胞就會將刺激轉化為視神經的電信號，最終在大腦得到解釋。視網膜上有兩類感光細胞：視錐細胞和視桿細胞。
視錐細胞大都集中在視網膜的中央，每個視網膜大概有700萬個左右。每個視錐細胞包含有一種感光色素，分別對紅、綠、藍三種光敏感。這類細胞能在較明亮的環境中提供辨別顏色和形成精細視覺的功能。
視桿細胞分散分布在視網膜上，每個視網膜大概有1億個以上。這類細胞對光線更為敏感（敏感程度是視錐細胞的100多倍），一個光子就足以激發它的活動。視桿細胞不能感受顏色、分辨精細的空間，但在較弱的光線下可以提供對環境的分辨能力（比如夜里看到物體的黑白輪廓）。
當一束光線進入人眼后，視細胞會產生4個不同強度的信號：三種視錐細胞的信號（紅綠藍）和視感細胞的信號。這其中，只有視錐細胞產生的信號能轉化為顏色的感覺。三種視錐細胞（S、M和L類型）對波長長度不同的光線會有不同的反應，每種細胞對某一段波長的光會更加敏感，如下圖。這些信號的組合就是人眼能分辨的顏色總和。?
?
這里有一個重要的理論：我們可以用3種精心選擇的單色光來刺激視錐細胞，模擬出人眼所能感知的幾乎所有的顏色（例如紅綠光的混合光，和單色黃光，刺激視錐細胞產生的視神經信號是等效的），這就是三色加法模型。所以說”三原色”的原理是由生理因素造成的。
顏色的數字化
根據上面的理論，只需要選定三原色，并且對三原色進行量化，那就可以將人的顏色知覺量化為數字信號了。三色加法模型中，如果某一種顏色(C)，和另外一種三色混合色，給人的感覺相同時，這三種顏色的份量就稱為該顏色(C)的三色刺激值。對于如何選定三原色、如何量化、如何確定刺激值等問題，國際上有一套標準——CIE標準色度學系統。
CIE（國際照明委員會）是位于歐洲的一個國際學術研究機構，1931年，CIE在會議上根據之前的實驗成果提出了一個標準——CIE1931-RGB標準色度系統。
CIE1931-RGB系統選擇了700nm(R) 546.1nm(G) 435.8nm(B) 三種波長的單色光作為三原色。之所以選這三種顏色是因為比較容易精確地產生出來（汞弧光譜濾波產生，色度穩定準確）。
?
從上圖可以看到，三個顏色的刺激值R、G、B如何構成某一種顏色：例如580nm左右(紅綠線交叉點)的黃色光，可以用1:1(經過亮度換算..)的紅綠兩種原色混合來模擬.?
如果要根據三個刺激值R、G、B來表現可視顏色，繪制的可視圖形需要是三維的。為了能在二維平面上表現顏色空間，這里需要做一些轉換。顏色的概念可以分為兩部分：亮度（光的振幅，即明暗程度）、色度（光的波長組合，即具體某種顏色）。我們將光的亮度(Y)變量分離出來，之后用比例來表示三色刺激值：?
這樣就能得出r+g+b=1。由此可見，色度坐標r、g、b中只有兩個變量是獨立的。這樣我們就把刺激值R、G、B轉換成r、g、Y(亮度)三個值，把r、g兩個值繪制到二維空間得到的圖就是色域圖。? ?
上圖中，馬蹄形曲線就表示單色的光譜（即光譜軌跡）。例如540nm的單色光，可以看到由r=0、g=1、b=(1-r-g)=0三個原色的分量組成。再例如380-540nm波段的單色光，由于顏色匹配實驗結果中紅色存在負值的原因，該段色域落在了r軸的負區間內。自然界中，人眼可分辨的顏色，都落在光譜曲線包圍的范圍內。
CIE1931-RGB標準是根據實驗結果制定的，出現的負值在計算和轉換時非常不便。CIE假定人對色彩的感知是線性的，因此對上面的r-g色域圖進行了線性變換，將可見光色域變換到正數區域內。CIE在CIE1931-RGB色域中選擇了一個三角形，該三角形覆蓋了所有可見色域，之后將該三角形進行如下的線性變換，將可見色域變換到(0,0)(0,1)(1,0)的正數區域內。即假想出三原色X、Y、Z，它們不存在于自然界中，但更方便計算。?
???XYZ???=1b21???b11b21b31b12b22b32b13b23b33??????RGB???=10.17697???0.490.176970.000.310.812400.010.200.010630.99??????RGB???[XYZ]=1b21[b11b12b13b21b22b23b31b32b33][RGB]=10.17697[0.490.310.200.176970.812400.010630.000.010.99][RGB]得到的結果就是下圖：? ?
注意這里的顏色只是示意,事實上沒有設備能完全還上面所有的自然色域
這個圖有些有意思的性質：
該色度圖所示意的顏色包含了一般人可見的所有顏色，即人類視覺的色域。色域的馬蹄形弧線邊界對應自然界中的單色光。色域下方直線的邊界只能由多種單色光混合成。?
在該圖中任意選定兩點，兩點間直線上的顏色可由這兩點的顏色混合成。給定三個點，三點構成的三角形內顏色可由這三個點顏色混合成。?
給定三個真實光源，混合得出的色域只能是三角形（例如液晶顯示器的評測結果），絕對不可能完全覆蓋人類視覺色域。?
這就是CIE1931-XYZ標準色度學系統。該系統是國際上色度計算、顏色測量和顏色表征的統一標準，是幾乎所有測色儀器的設計與制造依據。
常見顏色模型
顏色模型就是描述用一組數值來描述顏色的數學模型。例如coding時最常見的RGB模型，就是用RGB三個數值來描述顏色。通常顏色模型分為兩類：設備相關和設備無關。
設備無關的顏色模型：這類顏色模型是基于人眼對色彩感知的度量建立的數學模型，例如上面提到的CIE-RGB、CIE-XYZ顏色模型，再比如由此衍生的CIE-xyY、CIE-L*u*v、CIE-L*a*b等顏色模型。這些顏色模型主要用于計算和測量。
設備相關的顏色模型：以最長見的RGB模型為例，一組確定的RGB數值，在一個液晶屏上顯示，最終會作用到三色LED的電壓上。這樣一組值在不同設備上解釋時，得到的顏色可能并不相同。再比如CMYK模型需要依賴打印設備解釋。常見的設備相關模型有：RGB、CMYK、YUV、HSL、HSB(HSV)、YCbCr等。這類顏色模型主要用于設備顯示、數據傳輸等。
下面就對這些顏色模型一一作出解釋。
CIE-RGB
正如上面寫的，這個模型是由真實的人眼顏色匹配實驗得出的模型，RGB分別表示那三個固定波長的光的份量。?
CIE-XYZ
上面也有，就是根據CIE-RGB進行變換得到的顏色模型，XYZ分別表示三個假想色的光的份量。通常簡寫為XYZ顏色模型。?
CIE-Yxy
該模型由CIE-XYZ衍生得來。其中x=XX+Y+Z,y=YX+Y+Zx=XX+Y+Z,y=YX+Y+Z, Yxy中的Y表示光的亮度。這個模型投影到x-y平面上即上面的CIE1931-XYZ色度圖。其中x、y分量的取值范圍是[0,1]。有時該模型也被稱作CIE-xyY。?
?
還有許多，不再詳盡說明。
RGB
最常見的顏色模型，設備相關。三個數值代表R、G、B分量，取值均為[0,255]。?
?
通常設備(例如筆記本的液晶顯示屏)能表現的色域大概是下面這樣。?
CMYK、CMY
這個顏色模型常用于印刷出版。CMYK表示青(Cyan)品紅(Magenta)黃(Yellow)黑(BlacK)四種顏料。由于顏料的特性，該模型也是與設備相關的。相對于RGB的加色混色模型，CMY是減色混色模型，顏色混在一起，亮度會降低。之所以加入黑色是因為打印時由品紅、黃、青構成的黑色不夠純粹。?
HSL、HSV
HSL和HSV的顏色模型比較相近，它們用來描述顏色相對于RGB等模型顯得更加自然。電腦繪畫時，這兩個模型非常受到歡迎。
HSL和HSV中，H都表示色相(Hue)。通常該值取值范圍是[0°,360°]，對應紅橙黃綠青藍紫-紅這樣順序的顏色，構成一個首尾相接的色相環。色相的物理意義就是光的波長，不同波長的光呈現了不同的色相。
HSL和HSV中，S都表示飽和度(Saturation)(有時也稱為色度、彩度)即色彩的純凈程度。例如龍袍的金黃色飽和度就比屎黃色高。對應到到物理意義上：即一束光可能由很多種不同波長的單色光構成，波長越多越分散，則色彩的純凈程度越低，而單色的光構成的色彩純凈度就很高。
兩個顏色模型不同的就是最后一個份量。?
HSL中的L表示亮度(Lightness/Luminance/Intensity)。根據縮寫不同HSL有時也稱作HLS或HSI(就是說HSL、HLS、HSI是一回事)。?
HSV中的V表示明度(Value/Brightness)。根據縮寫不同，HSV有時也被稱作HSB(就是說HSV和HSB是一回事)。
至于亮度和明度的區別，可以看下面的圖。一種純色的明度是白色的明度，而純色的亮度等于中灰色的亮度。?
?
下面的圖能更好的對比HSL和HSV的區別：在圓柱體外圍是純色(紅黃綠藍紫…)HSL中，這圈純色位于亮度(L)等于1/2的部位，而在HSV中是在明度(Value)等于1的部位。?
?
將上面的圓柱體裁掉無用的部分，得到的是如下的錐形，就能更明顯的看出HSL和HSV的區別了。?
YUV、YCbCr(YCC)、YPbPr、YDbDr、YIQ
這些顏色模型大都是用在電視系統、數位攝影等地方。其中的Y分量都表示的是明亮度(Luminance、Luma)。
YUV顏色模型中，U、V表示的是色度(Chrominance/Chroma)。YUV是歐洲電視系統所采用的顏色模型(屬于PAL制式)，顏色被分為一個亮度信號和兩個色差信號進行傳輸。
YCbCr(簡稱YCC)中，Cb和Cr藍色(blue)和紅色(red)的色度。YCbCr是YUV的壓縮和偏移的版本。
YPbPr類似YCbCr，與之不同的是，YPbPr選用的CIE色度坐標略有不同。一般SDTV傳輸的色差信號被稱作Cb、Cr，而HDTV傳輸的色差信號被稱作Pb、Pr。
YDbDr也類似YCbCr，同樣也是色度坐標不同。YDbDr是SECAM制式電視系統所用的顏色模型。
YIQ也和上面的類似。。是用在了NTSC制式的的電視系統里。?
全球電視系統制式分布，PAL用YUV、SECAM用YDbDr、NTSC用YIQ
下面再說一些人聽懂的話：?
YCbCr顏色空間，也就是YUV，YUV主要用于優化彩色視頻信號的傳輸，使其向后相容老式黑白電視。與RGB視頻信號傳輸相比，它最大的優點在于只需占用極少的頻寬（RGB要求三個獨立的視頻信號同時傳輸）。其中“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰階值；而“U”和“V” 表示的則是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及飽和度，用于指定像素的顏色。“亮度”是透過RGB輸入信號來建立的，方法是將RGB信號的特定部分疊加到一起。“色度”則定義了顏色的兩個方面─色調與飽和度，分別用Cr和CB來表示。其中，Cr反映了GB輸入信號紅色部分與RGB信號亮度值之間的差異。而CB反映的是RGB輸入信號藍色部分與RGB信號亮度值之同的差異。?
采用YUV色彩空間的重要性是它的亮度信號Y和色度信號U、V是分離的。如果只有Y信號分量而沒有U、V分量，那么這樣表示的圖像就是黑白灰度圖像。彩色電視采用YUV空間正是為了用亮度信號Y解決彩色電視機與黑白電視機的兼容問題，使黑白電視機也能接收彩色電視信號。?
?
Y代表的灰度級較高，而CrCb則相對灰度值要少些。?
?
從上圖可以看出區別，Y對應的就是灰度或者說是亮度，而Cb、Cr則相對灰度級較少，人眼分辨差異較大。
補充：
YCrCb即YUV，主要用于優化彩色視頻信號的傳輸，使其向后相容老式黑白電視。與RGB視頻信號傳輸相比，它最大的優點在于只需占用極少的頻寬（RGB要求三個獨立的視頻信號同時傳輸）。其中“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰階值；而“U”和“V” 表示的則是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及飽和度，用于指定像素的顏色。“亮度”是透過RGB輸入信號來建立的，方法是將RGB信號的特定部分疊加到一起。“色度”則定義了顏色的兩個方面─色調與飽和度，分別用Cr和CB來表示。其中，Cr反映了RGB輸入信號紅色部分與RGB信號亮度值之間的差異。而CB反映的是RGB輸入信號藍色部分與RGB信號亮度值之間的差異。 采用YUV色彩空間的重要性是它的亮度信號Y和色度信號U、V是分離的。如果只有Y信號分量而沒有U、V分量，那么這樣表示的圖像就是黑白灰度圖像。彩色電視采用YUV空間正是為了用亮度信號Y解決彩色電視機與黑白電視機的兼容問題，使黑白電視機也能接收彩色電視信號。
YUV與RGB相互轉換的公式如下（RGB取值范圍均為0-255）︰
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
? ?U = -0.147R - 0.289G + 0.436B
? ?V = 0.615R - 0.515G - 0.100B
? ?R = Y + 1.14V
? ?G = Y - 0.39U - 0.58V
? ?B = Y + 2.03U
在DirectShow中，常見的RGB格式有RGB1、RGB4、RGB8、RGB565、RGB555、RGB24、RGB32、ARGB32等；常見的YUV格式有YUY2、YUYV、YVYU、UYVY、AYUV、Y41P、Y411、Y211、IF09、IYUV、YV12、YVU9、YUV411、YUV420等。
在人臉檢測中也常常用到YCrCb空間，因為一般的圖像都是基于RGB空間的，在RGB空間里人臉的膚色受亮度影響相當大，所以膚色點很難從非膚色點中分離出來，也就是說在此空間經過處理后，膚色點是離散的點，中間嵌有很多非膚色，這為膚色區域標定(人臉標定、眼睛等)帶來了難題。如果把RGB轉為YCrCb空間的話，可以忽略Y(亮度)的影響，因為該空間受亮度影響很小，膚色會產生很好的類聚。
這樣就把三維的空間將為二維的CrCb，膚色點會形成一定得形狀，如：人臉的話會看到一個人臉的區域，手臂的話會看到一條手臂的形態，對處理模式識別很有好處，根據經驗某點的CrCb值滿足：133≤Cr≤173，77≤Cb≤127 那么該點被認為是膚色點，其他的就為非膚色點。
Lab顏色
同RGB顏色空間相比，Lab是一種不常用的色彩空間。它是在1931年國際照明委員會（CIE）制定的顏色度量國際標準的基礎上建立起來的。1976年，經修改后被正式命名為CIELab。它是一種設備無關的顏色系統，也是一種基于生理特征的顏色系統。這也就意味著，它是用數字化的方法來描述人的視覺感應。Lab顏色空間中的L分量用于表示像素的亮度，取值范圍是[0,100],表示從純黑到純白；a表示從紅色到綠色的范圍，取值范圍是[127,-128]；b表示從黃色到藍色的范圍，取值范圍是[127,-128]。下圖所示為Lab顏色空間的圖示；
? ? 需要提醒的是，Lab顏色空間比計算機顯示器、打印機甚至比人類視覺的色域都要大，表示為?Lab?的位圖比?RGB?或?CMYK?位圖獲得同樣的精度要求更多的每像素數據。雖然我們在生活中使用RGB顏色空間更多一些，但也并非Lab顏色空間真的一無所有。例如，在?Adobe?Photoshop圖像處理軟件中，TIFF格式文件中，PDF文檔中，都可以見到Lab顏色空間的身影。而在計算機視覺中，尤其是顏色識別相關的算法設計中，rgb,hsv,lab顏色空間混用更是常用的方法。
為了使用顏色空間，首先應該了解各種顏色空間的特性。顏色空間的分類有多種方法。
1．按使用類別分類
彩色色度學模型：CIE-RGB、CIE-XYZ、均勻色差彩色模型（CIE 1976Luv和CIE Lab）
工業彩色模型：RGB彩色顯示模型、CMYK彩色印制模型、彩色傳輸模型YUV（PAL）、YIQ（NTSC）、YCrCb（數字高清晰度電視）
視覺彩色模型：HVC（孟賽爾）、HSB（Photoshop）、HLS（Windows畫圖和Apple Color Picker）、HSI（圖像分割）、HSY（電視）、Ohta（圖像分割）等。
2．按顏色感知分類
混合顏色模型：按3種基色的比例混合而成的顏色。RGB、CMYK、XYZ等
非線形亮度/色度顏色模型：用一個分量表示非色彩的感知，用兩個分量表示色彩的感知，這兩個分量都是色差屬性。L*a*b、L*u*v、YUV、YIQ等。
強度/飽和度/色調模型：用強度描述亮度或灰度等光強的感知，用飽和度和色調描述色彩的感知，這兩個分量接近人眼對顏色的感覺。如HIS、HSL、HSV、LCH等
總結
以上是生活随笔為你收集整理的【opencv】颜色空间总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： Spring基于AspectJ实现AOP
- 下一篇： [招贤纳士 ]Gcoge.Com(Bin