OpenCV中HSV顏色模型及顏色分量範圍

hsv顏色模型

hsv(hue, saturation, value)是根據顏色的直觀特性由a. r. smith在2023年建立的一種顏色空間, 也稱六角錐體模型(hexcone model)。、這個模型中顏色的引數分別是：色調（h），飽和度（s），亮度（v）。

色調h：用角度度量，取值範圍為0°～360°，從紅色開始按逆時針方向計算，紅色為0°，綠色為120°,藍色為240°。它們的補色是：黃色為60°，青色為180°,品紅為300°；

飽和度s：取值範圍為0.0～1.0；

亮度v：取值範圍為0.0(黑色)～1.0(白色)。

rgb和cmy顏色模型都是面向硬體的，而hsv（hue saturation value）顏色模型是面向使用者的。

hsv模型的三維表示從rgb立方體演化而來。設想從rgb沿立方體對角線的白色頂點向黑色頂點觀察，就可以看到立方體的六邊形外形。六邊形邊界表示色彩，水平軸表示純度，明度沿垂直軸測量。

hsv顏色分量範圍

一般對顏色空間的影象進行有效處理都是在hsv空間進行的，然後對於基本色中對應的hsv分量需要給定乙個嚴格的範圍，下面是通過實驗計算的模糊範圍（準確的範圍在網上都沒有給出）。

h: 0— 180

s: 0— 255

v: 0— 255

此處把部分紅色歸為紫色範圍：

hsv六稜錐

h引數表示色彩資訊，即所處的光譜顏色的位置。該引數用一角度量來表示，紅、綠、藍分別純度s為一比例值，範圍從0到1，它表示成所選顏色的純度和該顏色最大的純度之間的比率。s=0時，只有灰度。相隔120度。互補色分別相差180度。

v表示色彩的明亮程度，範圍從0到1。有一點要注意：它和光強度之間並沒有直接的聯絡。

1、rgb轉化到hsv的演算法：

max=max(r,g,b)

min=min(r,g,b)

v=max(r,g,b)

s=(max-min)/max

ifr = max,h =(g-b)/(max-min)* 60

ifg = max,h = 120+(b-r)/(max-min)* 60

ifb = max,h = 240 +(r-g)/(max-min)* 60

ifh < 0,h = h+ 360

2、hsv轉化到rgb的演算法：

if s = 0

r=g=b=v

else

h /= 60;

i = integer(h)

f = h - i

a = v * ( 1 - s )

b = v * ( 1 - s * f )

c = v * ( 1 - s * (1 - f ) )

switch(i)

case 0: r = v; g = c; b = a;

case 1: r = b; g = v; b = a;

case 2: r = a; g = v; b = c;

case 3: r = a; g = b; b = v;

case 4: r = c; g = a; b = v;

case 5: r = v; g = a; b = b;

hsv對使用者來說是一種直觀的顏色模型。我們可以從一種純色彩開始，即指定色彩角h，並讓v=s=1，然後我們可以通過向其中加入黑色和白色來得到我們需要的顏色。增加黑色可以減小v而s不變，同樣增加白色可以減小s而v不變。例如，要得到深藍色，v=0.4 s=1 h=240度。要得到淡藍色，v=1 s=0.4 h=240度。

一般說來，人眼最大能區分128種不同的色彩，130種色飽和度，23種明暗度。如果我們用16bit表示hsv的話，可以用7位存放h，4位存放s，5位存放v，即745或者655就可以滿足我們的需要了。

由於hsv是一種比較直觀的顏色模型，所以在許多影象編輯工具中應用比較廣泛，如photoshop（在photoshop中叫hsb）等等，但這也決定了它不適合使用在光照模型中，許多光線混合運算、光強運算等都無法直接使用hsv來實現。

OpenCV中HSV顏色模型及顏色分量範圍

OpenCV中HSV顏色空間

HSV顏色模型

HSV顏色模型

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