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Chapter3:HSV颜色空间及颜色空间转换（RGB-HSV）
1.1颜色空间介绍
RGB颜色空间是大家最熟悉的颜色空间，即三基色空间，任何一种颜色都可以由该三种颜色
混合而成。然而一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，HSV(色调Hue,饱
和度Saturation,亮度Value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间,也称六角锥体模
型。
参考:
为什么会选择HSV空间而不是RGB空间?对于图像而言，识别相应的颜色在RGB空间、
HSV空间或者其它颜色空间都是可行的。之所以选择HSV，是因为H代表的色调基本上可以
确定某种颜色，再结合饱和度和亮度信息判断大于某一个阈值。而RGB由三个分量构成，需
要判断每种分量的贡献比例。即HSV空间的识别的范围更广，更方便。
图1-1HSV颜色空间模型
1.2三种颜色空间的转换（grayBGRHSV)
在OpenCV中有超过150种的颜色空间转换的方法，但是我们经常会用到的也就只有两种，即
BGR-Gray和BGR-HSV。注意Gray和HSV不可以互相转换。颜色空间转
换:cv2.cvtColor(input_image,flag)
BGR-Gray:flag就是cv2.COLOR_BGR2GRAY
BGR-HSV:flag就是cv2.COLOR_BGR2HSV
OpenCV中HSV颜色空间的取值范围:
H[0,179]S[0,255]V[0,255]
图1-2常用颜色的取值范围
/home/pi/yahboom/colorBlcok/colorBlock.py:
Demo,程序的源码位于
图1-3颜色空间转换识别中的和红色部分
在这个程序中，我们第一次接触了掩膜，有些小伙伴可能对掩膜不太了解，掩膜的概念描述不太
好理解，它可以被理解为位图，可以进行腐蚀膨胀等形态学的操作。我们只需要知道，在提取感
区域、某些区域、结构特征提取和特殊图像制作中都可能用到掩膜，即可。
progress：可自行尝试实现多种颜色的识别。
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