HSV

基于上述理由，在图像处理中使用较多的是 HSV 颜色空间，它比 RGB 更接近人们对彩色的感知经验。非常直观地表达颜色的色调、鲜艳程度和明暗程度，方便进行颜色的对比。

在 HSV 颜色空间下，比 BGR 更容易跟踪某种颜色的物体，常用于分割指定颜色的物体。

HSV 表达彩色图像的方式由三个部分组成：

Hue（色调、色相）

Saturation（饱和度、色彩纯净度）

Value（明度）

用下面这个圆柱体来表示 HSV 颜色空间，圆柱体的横截面可以看做是一个极坐标系 ，H 用极坐标的极角表示，S 用极坐标的极轴长度表示，V 用圆柱中轴的高度表示。

Hue 用角度度量，取值范围为0～360°，表示色彩信息，即所处的光谱颜色的位置。，表示如下：

颜色圆环上所有的颜色都是光谱上的颜色，从红色开始按逆时针方向旋转，Hue=0 表示红色，Hue=120 表示绿色，Hue=240 表示蓝色等等。

在 GRB中 颜色由三个值共同决定，比如黄色为即 (255,255,0)；在HSV中，黄色只由一个值决定，Hue=60即可。

HSV 圆柱体的半边横截面（Hue=60）：

其中水平方向表示饱和度，饱和度表示颜色接近光谱色的程度。饱和度越高，说明颜色越深，越接近光谱色饱和度越低，说明颜色越浅，越接近白色。饱和度为0表示纯白色。取值范围为0～100%，值越大，颜色越饱和。

竖直方向表示明度，决定颜色空间中颜色的明暗程度，明度越高，表示颜色越明亮，范围是 0-100%。明度为0表示纯黑色（此时颜色最暗）。

可以通俗理解为：

在Hue一定的情况下，饱和度减小，就是往光谱色中添加白色，光谱色所占的比例也在减小，饱和度减为0，表示光谱色所占的比例为零，导致整个颜色呈现白色。

明度减小，就是往光谱色中添加黑色，光谱色所占的比例也在减小，明度减为0，表示光谱色所占的比例为零，导致整个颜色呈现黑色。

HSV 对用户来说是一种比较直观的颜色模型。我们可以很轻松地得到单一颜色，即指定颜色角H，并让V=S=1，然后通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要的颜色。增加黑色可以减小V而S不变，同样增加白色可以减小S而V不变。例如，要得到深蓝色，V=0.4 S=1 H=240度。要得到浅蓝色，V=1 S=0.4 H=240度。

HSV 的拉伸对比度增强就是对 S 和 V 两个分量进行归一化(min-max normalize)即可，H 保持不变。

RGB颜色空间更加面向于工业，而HSV更加面向于用户，大多数做图像识别这一块的都会运用HSV颜色空间，因为HSV颜色空间表达起来更加直观！