OpenCV HSV与RGB颜色模型的区别

HSV与RGB颜色模型的区别

HSV（Hue, Saturation, Value）和 RGB（Red, Green, Blue）是两种不同的颜色表示方式，主要区别如下：

对比项	RGB	HSV
定义	基于红、绿、蓝三原色的混合	基于色相（H）、饱和度（S）、明度（V）的直观描述
适用场景	显示器、数字图像处理（计算机直接使用）	调色板、图像编辑（更符合人类感知）
颜色调整	修改R、G、B分量（不直观）	调整H（颜色）、S（鲜艳度）、V（亮度）更直观
表示方式	三个数值（0-255或者0-1）	H（0-360°）、S（0-100%）、V（0-100%）
颜色空间	线性叠加（加色模型）	圆柱/圆锥模型（更接近人眼感知）
典型应用	网页颜色（#RRGGBB）、计算机图形	Photoshop 调色、颜色选择器

1. RGB（红绿蓝）

• 原理：通过 红（R）、绿（G）、蓝（B） 三个分量的不同强度混合成各种颜色。

特点：

• 加色模型（叠加越亮，如 R+G+B=白色）。
• 适用于显示器、摄像头等电子设备。
• 调整颜色不直观（比如想调“更深的红色”需要同时改 R、G、B）。

示例：

• 纯红色：(255, 0, 0)
• 黑色：(0, 0, 0)
• 白色：(255, 255, 255)

2. HSV（色相、饱和度、明度）

• 原理：用 色相（H）、饱和度（S）、明度（V） 描述颜色。
• • H（Hue）：颜色类型（0°-360°，如 0°=红，120°=绿，240°=蓝）。
• • S（Saturation）：颜色鲜艳程度（0%=灰色，100%=纯色）。
• • V（Value）：亮度（0%=黑色，100%=最亮）。

特点

• 更符合人咧对颜色的感知，调色更加直观
• 适用于设计、美术、图像处理（如调整“饱和度”或“色相”）

实例

• 纯红色： (0°, 100%, 100%)
• 灰色：(0°, 0%, 50%)
• 深蓝色：(240°, 100%, 50%)

3、相互转换

• RGB → HSV：计算色相角度、饱和度、亮度。
• HSV → RGB：根据 H、S、V 计算对应的 R、G、B 值。

代码实现

import colorsys
# RGB 转 HSV（输入范围 0-1）
h, s, v = colorsys.rgb_to_hsv(1.0, 0.0, 0.0)  # 红色 → (0.0, 1.0, 1.0)
# HSV 转 RGB
r, g, b = colorsys.hsv_to_rgb(0.0, 1.0, 1.0)  # 红色 → (1.0, 0.0, 0.0)

import cv2 as cv
#读图
cat = cv.imread('../../images/cat1.png')
#转灰度
gray = cv.cvtColor(cat, cv.COLOR_BGR2GRAY)
print(gray.shape)
cv.imshow('gray', gray)
#转HSV
hsv = cv.cvtColor(cat, cv.COLOR_BGR2HSV)
cv.imshow('hsv', hsv)
#转RGB
rgb = cv.cvtColor(cat, cv.COLOR_BGR2RGB)
cv.imshow('rgb', rgb)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

4、如何选择

• 用 RGB：编程、网页设计、显示器显示。
• 用 HSV：调色、图像处理（如调整亮度/饱和度）、美术设计。

HSV 的优势在于 更符合人类直觉，比如：

• 想调“浅蓝色”？增加 V（明度）。

• 想调“更鲜艳的绿色”？增加 S（饱和度）。

• 想换颜色？直接改 H（色相）。

而 RGB 需要同时调整多个分量，不够直观。