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重磅干货，第一时间送达引言重新写了一下图像色彩空间相关的知识，希望给大家多一点背景多点了解，不说别的，看完了肯定会涨知识。
RGB色彩空间
图像处理最基础的知识点之一就是图像色彩跟颜色模型，对计算机来说表示一张图
像，只是一些零壹的二进制值，但是对人眼来说看到的都是一些可见光，而且人眼只对三种可见光比较敏感，分别是红色(red)、绿色(green)、蓝色(blue)。这个就是最基本的RGB颜色模型，三种颜色的波长范围表示如下：
Blue: 450–495 nm
Green: 495–570 nm
Yellow: 570–590 nm针对人眼对颜色这个物理现象的生物感知表达模型，国际照明协会在1931年发布了一个颜色模型/色彩空间，表示如下：
因此就出现了对应颜色模型的色彩空间CIE XYZ模型，对于的表示色度跟亮度表示，图示如下：
从这个上面看不到Z，其实Z是表示颜色得亮度，或者深度，所以CIE XYZ颜色模型的这个图又被称为CIE 色度图。CIE XYZ颜色模型表示的范围比较大，所以后来微软跟惠普就提出了一个它的子集的颜色模型sRGB色彩空间，其中S是英文单词标准的首字母，sRGB色彩空间的表示如下：
上面的黑色三角形区域就称为sRGB色彩空间，被广泛应用在个人电脑显示器、打印机、数码相机中，占据了大量市场份额、到了90年代的时候Adobe公司提出了一个新RGB色彩空间模型Adobe RGB色彩空间，它比sRGB色彩空间有更大的取值范围，因此色彩更加细腻更加丰富，它的色彩空间图示如下：
从图中可以看成Adobe RGB色彩空间是比sRGB色彩空间大的，但是这个也有缺陷，就是不同色彩空间生成的彩色图像，在不同的设备上显示或者浏览会出现色差，为了解决这个问题，需要对不同色彩空间之间建立转换模型，实现不同色彩空间模型的转。后来RGB色彩空间就被大家玩坏了，现在常用的RGB色彩空间如下：
其中值得关注的部分是sRGB跟CMYK之间的相互转换，这个转换之后会导致很明显的色彩差异，原因在于CMYK色彩空间又一部分不在sRGB内部，所以这种情况下，需要对RGB色彩空间进行非线性变换，获得颜色补偿。原因在于多数商业打印机都是基于四色(Cyan, Yellow, Magenta and Black)，无法打印一些sRGB范围的颜色，所以必须进行非线性变换跟补偿。这个其中最常见的就是Gamma校正。
非RGB色彩
RGB色彩空间比较丰富，但是它也是有缺点的，最大的缺点就是无法直观的区分图像颜色、亮度、饱和度等值。所以我们需要一些更加直观的图像色彩空间，排在第一位的就是HSV色彩空间，它直观，容易理解，因此在图像处理非常有用。
HSV色彩空间
RGB立方图色彩空间无法很好区分颜色与亮度的关系，要单独调整颜色或者亮度不是很方便，这个时候HSV色彩空间是一个很好的选择，它对颜色与亮度有着很好的区分度，HSV色彩空间图示如下：
解释如下：
H(Hue) 表示颜色通道，不同的值表示不同的颜色范围
S表示饱和度通道，表示色泽
V表示亮度通道，代表图像亮度高低级别
在H、S、V通道上对图像亮度跟颜色或者饱和度的调整就非常方便了，另外对一些特定的颜色值进行分离也比较方便了。
YCrCb色彩空间
YCrCb色彩空间被开发作为当时的数字分量视频的标准，它跟YUV色彩空间有着一定相似性，它的三个通道的取值范围分别被定义为:
Y通道：16~235
Cr通道：16~240
Cb通道：16~240
需要特别注意的是，RGB到YCrCb的色彩空间转换时候，不同的YCrCb色彩空间标准会有不同，下面标清电视跟高清电视上YCrCb的色彩差异：
很显然它们的转换公式也会有所不同，所以千万不用看到不同转换公式就大惊小怪的！
LAB色彩空间
LAB色彩空间又名CIE Lab / LAB，它的图示如下：
其中：
L通道表示亮度值
A通道表示红色/绿色值
B通道表示蓝色/黄色值
在LAB色彩空间，L表示亮度分量、AB表示颜色通道，所以有时候LAB色彩空间处理图像也会必RGB色彩空间好用，会有意想不到的好结果。
OpenCV实现
OpenCV色彩空间相互转换与操作的函数主要有两个，其中支持色彩空间转换的函数为：
void cv::cvtColor(
InputArray src,
OutputArray dst,
int code,
int dstCn = 0
)参数解释如下
src 表示输入图像
dst 表示输出图像
code 表示空间转换代码，支持常见的各种色彩空间转换
从色彩空间中提取不同色颜色值函数：
void cv::inRange(
InputArray src,
InputArray lowerb,
InputArray upperb,
OutputArray dst
)参数解释如下：
src是输入图像
lowerb是取值范围最小值
upperb是取值范围最大值
dst是输出的mask图像，二值的
一个例子，绿色背景对象上前景对象提取，先看一下效果：
相关代码如下：
1#include <opencv2/opencv.hpp>2#include <iostream>34using namespace cv;5using namespace std;67int main(int argc, const char *argv[])8{9 Mat src = imread("D:/vcprojects/images/cat.jpg");
10 if (src.empty()) {
11 printf("could not load image...\n");
12 return -1;
13 }
14 namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
15 imshow("input", src);
16
17 // RGB to HSV
18 Mat hsv;
19 cvtColor(src, hsv, COLOR_BGR2HSV);
20 imshow("hsv", hsv);
21
22 // RGB to YUV
23 Mat yuv;
24 cvtColor(src, yuv, COLOR_BGR2YUV);
25 imshow("yuv", yuv);
26
27 // RGB to YUV
28 Mat ycrcb;
29 cvtColor(src, ycrcb, COLOR_BGR2YCrCb);
30 imshow("ycrcb", ycrcb);
31
32 Mat src2 = imread("D:/javaopencv/tinygreen.png");
33 imshow("src2", src2);
34 cvtColor(src2, hsv, COLOR_BGR2HSV);
35 Mat mask;
36 inRange(hsv, Scalar(35, 43, 46), Scalar(99, 255, 255), mask);
37 imshow("mask", mask);
38
39 waitKey(0);
40 return 0;
41}下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
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下载2：Python视觉实战项目52讲
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下载3：OpenCV实战项目20讲
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