RGB：紅、黃、藍組成的顏色矩陣，每個色度值范圍[0,255]

image = cv2.imread(args["image"]) for (name, chan) in zip(("B", "G", "R"), cv2.split(image)):cv2.imshow(name, chan)

HSV 色調(H)：們正在研究哪種“純”的顏色。

飽和度(S)：顏色如何“白，例如純紅，隨著零飽和度的顏色是純白色。

價值(V)：該值允許我們控制我們的顏色的亮度，零值表示純黑色

hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) for (name, chan) in zip(("H", "S", "V"), cv2.split(hsv)):cv2.imshow(name, chan)

L * a * b *表：L通道:像素的“亮度”。

a通道：源于L通道的中心，在頻譜的一端定義純綠色，另一端定義純紅色。

b通道：? 也來自于L通道的中心，但是垂直于a通道。

lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB) for (name, chan) in zip(("L*", "a*", "b*"), cv2.split(lab)):cv2.imshow(name, chan)

灰度：轉換成灰度級時，每個RGB通道? 不是 均勻加權

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的计算机视觉开源库OpenCV之照明和色彩空间的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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