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  • 计算机圈形使用的颜色模型
    2021-07-25 02:28:29

    描述颜色的参数

    颜色是人类视觉系统对光的一种感觉。从视觉角度。翻色用色彩(hue )、饱和度《saturation )和亮度(( li沙tness) 3个今数来描述。色彩反映了颜色的类别.如红、黄、绿等。饱和度反映了顺色的浓度.饱和度越高.则该颇色越浓.如纯红;向某种颐色加人白色.就降低了它的饱和度.如粉红。亮度是光的明亮程度.即光的强度。从视觉角度描述的这3个参致是主观定性的全.是对颜色的非精确描述。

    物理光学对似色进行客观定最的精确描述。它用主波长(dominant wavelength)、纯度(purity ),明度( luminance)描述。这3个参数对应于前面的3个参数。主波长是所见彩色光中占支配地位的光波长度;纯度是光谱纯度的最度.即纯色光中加人白光的比例;明度反映了光的明亮程度.即光的强度。这3个参数描述了产生某种颇色的光的特性。描述颐色可用描述光来代替。    可见光是光谱中波长为400^-71X1 am(lnm=10,二)的电破波,是萦、蓝、青、绿、黄、橙和红色光。可用主波长、纯度和明度三元组来描述任何光谱分布的视觉效果.但光谱与翻色的对应是多对一的.具有不同的光谱分布的光可能产生相同的视觉效果,这称为条件等色。

    三基色与相加滋色

    生理学的研究表明,视网腆中的3种锥状视觉细胞,分别对波长为580二的红光、545 run的绿光、440 nm的蓝光最敏感。因此人们常用红(。。一)、绿(green ),蓝(blue)作为三基色。三苍色是相互独立的,其中的任何一种基色都不能由其他两种基色混合而成。人眼感觉到的颜色都是以不同比例的三基色混合而成的。等量的三基色混合后是白色。

    三基色混合形成特定的颜色称为相加混色。电视机和计算机的阴极射线管(CRT)是有谭物体.它把对应于红、绿、蓝3种颇色的光波,以各种不网的相对强度滋合起来形成不同的顺色。相加混色是电视机、tt算机中定义硕色的蔫本方法。

    计算机圈形使用的颜色模型

    一般彩色显示器硬件中使用RcB颜色模型【红(red ).绿(green),蓝(blue)].因为彩色显示器是由红、绿、蓝三基色在其屏幕上盛加产生相加没色;一些彩色打印机中使用CMYK颜色模型〔青( cyan )、品红(magenta ),黄(yellow ),黑(black)」.这是相减混色;彩色电视机中使用YUV颜色棋型〔亮度(Y)、色差(UV), UV是构成彩色的两个分皿〕或YIQ颜色模M【亮度(Y),包含主波长和纯度信息的色差信号I和Q],将亮度和色度分开。

    这4种模型都是面向硬件的.面向用户的顺色棋型是HSV翻色棋型【色彩( hue )、饱和度( saturation )和明度(value) ],它又称为HSB颜色棋五[色彩(hue ),饱和度(saturation)和亮

    度(brightness) ],消隐技术用计算机显示三维场最时,必须将物体不可见部分隐藏起来。但计算机本身不具有人的视觉.不会自动区分哪部分是可见的或是不可见的。所以需要使用一定的算法来确定不可见线和不可见面。把不可见部分消去。消去巨蔽线和随裁面的操作称为消息。

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  • ycbcr 什么颜色模型What is a color model? Probably everyone who is engaged in advertising, had to hear such phrases as “light model”, “print file should be in CMYK, and for posting on the site – ...

    ycbcr 什么颜色模型

    What is a color model?
    What is a color model?

    What is a color model? Probably everyone who is engaged in advertising, had to hear such phrases as “light model”, “print file should be in CMYK, and for posting on the site – RGB”. Some may even know about the existence of such color models as GreyScale, LAB, HSB and HLS. But what exactly are these “Color models”? How is CMYK color model different from RGB or LAB? We live in this white light. And this light can be divided into many different hues. As far as we know, the first who came up with this idea was Isaac Newton. He divided the light through the prism to seven primary colors: red, orange, yellow, green, blue, indigo and violet. We’ll talk about this phenomenon afterward. But now we divide the light into three basic hue (color), because it is convenient.

    什么是颜色模型? 大概每个从事广告的人都必须听到诸如“灯光模型”,“打印文件应使用CMYK并在网站上发布-RGB”之类的短语。 有些人甚至可能知道诸如GreyScale,LAB,HSB和HLS这样的颜色模型的存在。 但是这些“色彩模型”到底是什么? CMYK颜色模型与RGB或LAB有何不同? 我们生活在这种白光之中。 而且这种灯可以分为许多不同的色调。 据我们所知,第一个提出这个想法的人是艾萨克·牛顿。 他将光线通过棱镜分为七种原色:红色,橙色,黄色,绿色,蓝色,靛蓝和紫色。 稍后我们将讨论这种现象。 但是现在,由于方便,我们将光分为三个基本色相(颜色)。

    RGB颜色模型 (RGB color model)

    Each color TV or monitor of your computer is based on the principle of the division of the light. If say roughly, the monitor on which you now see is a huge number of points (their number determines the horizontal and vertical resolution of the monitor), and each point of light has three “bulbs”: red, green and blue. Each “bulb” can shine with different brightness, and can not shine at all. If only shines blue “bulb” – we see the blue dot. If only the red – we can see the red dot. Similarly, with green. If all the lights are shining with full brightness at one point, then this point turns white, as all gradations of white come together again. If no light shines, the point seems to us black. Since black – the absence of light. Combining the colors of these “bulbs”, glowing with different brightness, we can obtain different colors and hues.

    您计算机上的每台彩色电视或显示器都基于分光的原理。 如果粗略地说,您现在看到的监视器有很多点(它们的数目决定了监视器的水平和垂直分辨率),并且每个光点都有三个“灯泡”:红色,绿色和蓝色。 每个“灯泡”可以不同的亮度发光,根本不发光。 如果只发出蓝色的“灯泡”,我们会看到蓝色的圆点。 如果只有红色–我们可以看到红色点。 同样,带有绿色。 如果所有的光在某一点都以全亮度闪烁,则该点变成白色,因为所有白色渐变再次聚在一起。 如果没有光亮,那么对我们来说,这似乎是黑色的。 自黑以来-没有光。 结合这些“灯泡”的颜色,以不同的亮度发光,我们可以获得不同的颜色和色调。

    Brightness of each bulb is determined by the intensity (division) from 0 (“bulb”is off) to 255 (“bulb”, that luminous with full power). This division is called – RGB color model, from the first letters of the words “RED”, “GREEN” and “BLUE”.

    每个灯泡的亮度取决于强度(分度),范围从0(“灯泡”关闭)到255(“灯泡”,即全功率发光)。 从单词“ RED”,“ GREEN”和“ BLUE”的首字母开始,这种划分称为RGB颜色模型。

    Thus white color of our dot in RGB color model can be written as:

    因此,我们在RGB颜色模型中点的白色可以写为:

    R – 255, G – 255, B – 255

    R – 255,G – 255,B – 255

    “Saturated” red can be written as:

    “饱和”红色可以写为:

    R – 255, G – 0, B – 0

    R – 255,G – 0,B – 0

    Black:

    黑色:

    R – 0, G – 0, B – 0

    R – 0,G – 0,B – 0

    Yellow will be the following:

    黄色将是以下内容:

    R – 255, G – 255, B – 0

    R – 255,G – 255,B – 0

    You also need to know, that in order to record colors in rgb, we usually use the hexadecimal system. Intensity indicators are recorded in order of #RGB:

    您还需要知道,为了在rgb中记录颜色,我们通常使用十六进制系统。 强度指示按#RGB的顺序记录:

    White – #ffffff, Red – #ff0000, Black – #00000, Yellow – #ffff00

    白色– #ffffff,红色–#ff0000,黑色–#00000,黄色–#ffff00

    RGB color model

    RGB color model

    CMYK颜色模型 (CMYK color model)

    So now we know the tricky way our computer sends us the color of a particular point. Let’s now use the acquired knowledge and try to get the white color with paints. Let’s buy three jars of paints: red, blue and green, and mix them. Did it work? I did not get. What is the problem?

    因此,现在我们知道了我们的计算机向我们发送特定点颜色的棘手方法。 现在,让我们使用获得的知识,尝试使用油漆获得白色。 让我们购买三罐油漆:红色,蓝色和绿色,然后混合。 奏效了吗? 我没得到。 问题是什么?

    The problem is that our monitor emits light, so the color is lit. But the nature of many of the objects do not have this property. They simply reflect the white light that falls on them. And if the subject reflects the entire spectrum of white light, we see it in white, but if some of that light is absorbed by them – we see it is not all white.

    问题在于我们的显示器会发光,因此颜色会变亮。 但是许多对象的性质不具有此属性。 它们只是反射落在它们上面的白光。 并且,如果被摄对象反射了整个白光光谱,我们将看到白色光,但是如果其中一些光被白光吸收了–我们看到的并不是全部是白光。

    Something like this: we shine on the red thing with white light. White light can be represented as R-255 G-255 B-255. But the thing does not want to reflect all the light that we have sent to it, and it is brazenly stealing from us all hues of green and blue. As a result, it reflects only the R-255 G-0 B-0. That is why it seems to us as red.

    像这样:我们用白光照亮红色的东西。 白光可以表示为R-255 G-255 B-255。 但是,这件事并不想反映出我们发送给它的所有光线,它无耻地窃取了我们所有绿色和蓝色的色调。 结果,它仅反映R-255 G-0 B-0。 这就是为什么在我们看来它是红色的。

    So, it is very problematic to use the RGB color model for printing on paper. For printing, as a rule, we use another color model – CMY or CMYK. CMY color model is based on the fact that initially we have a white sheet of paper, and it reflects (virtually) the entire spectrum of RGB, and all inks applied to it, act as filters, each of which “steals” own color (red, or green, or blue). Thus, these color inks are determined by subtracting one from the white colors RGB. We get colors: Cyan (light blue), Magenta (or we can say pink) and Yellow.

    因此,使用RGB颜色模型在纸上进行打印非常有问题。 对于打印,通常,我们使用另一种颜色模型-CMY或CMYK。 CMY颜色模型基于以下事实:最初我们有一张白纸,它可以(虚拟地)反射RGB的整个光谱,并且应用于它的所有墨水都充当滤镜,每种“偷”都有自己的颜色(红色,绿色或蓝色)。 因此,通过从白色RGB减去1来确定这些彩色墨水。 我们得到颜色:青色(浅蓝色),洋红色(或者可以说粉红色)和黄色。

    CMY color model

    CMY color model

    As you remember, gradation of each color (in RGB color model) is brightness (from 0 to 255). However, in CMYK color model, the value of each color – is “opacity” (amount of paint) and determines the percentage from 0% to 100%.

    您还记得,每种颜色(在RGB颜色模型中)的等级都是亮度(从0到255)。 但是,在CMYK颜色模型中,每种颜色的值都是“不透明度”(油漆量),并确定从0%到100%的百分比。

    Thus, white color can be described as follows:

    因此,白色可以描述如下:

    C (cyan) – 0%; M (magenta) – 0%; Y (yellow) – 0%.

    C(青色)– 0%; M(品红色)– 0%; Y(黄色)– 0%。

    Red: C – 0%; M – 100%; Y – 100%.

    红色:C – 0%; M – 100%; Y – 100%。

    Green: C – 100%; M – 0%; Y – 100%.

    绿色:C – 100%; M – 0%; Y – 100%。

    Blue: C – 100%; M – 100%; Y – 0%.

    蓝色:C – 100%; M – 100%; Y – 0%。

    Black: C – 100%; M – 100%; Y – 100%.

    黑色:C – 100%; M – 100%; Y – 100%。

    CMYK color wheel

    CMYK color wheel

    However, this is possible only in theory. But in practice, we can not use CMY colors. Black color turns muddy brown (printing), gray is not similar to the gray, it is problematic to create dark hues. For the settlement of the final color, another color is used (see the last letter in the name CMYK). Transcription of this letter may be different:

    但是,这仅在理论上是可能的。 但是实际上,我们不能使用CMY颜色。 黑色变成浑浊的棕色(印刷),灰色与灰色不相似,因此产生深色是有问题的。 为了使最终颜色沉淀,使用了另一种颜色(请参阅名称CMYK中的最后一个字母)。 这封信的转录内容可能有所不同:

    * This may be an abbreviation of blacK. And it used the last letter, so as not to confuse it with the color Blue in RGB color model

    *这可能是blacK的缩写。 并且使用了最后一个字母,以免将其与RGB颜色模型中的蓝色混淆

    * Printers often use the word “Contour” on this color. So it is possible that the letter K in abbreviation CMYK – an abbreviation of the German word “Kontur”

    *打印机经常在此颜色上使用“轮廓”一词。 因此,字母K的缩写CMYK可能是德语单词“ Kontur”的缩写

    * It could be a short for Key-color.

    *可能是Key-color的缩写。

    * However, it is difficult to name it as ‘the key’, as it is rather complementary. And this black color is not really black. If only print this paint, it is rather gray than black. Therefore, some people think that the letter K in CMYK stands obreviature “Kobalt” (German).

    *但是,很难将其命名为“关键”,因为它是互补的。 而且这种黑色不是真正的黑色。 如果仅打印此涂料,则它是灰色而不是黑色。 因此,有些人认为CMYK中的字母K代表过时的“ Kobalt”(德语)。

    As a rule, the “black” term is used to define this color

    通常,“黑色”一词用于定义此颜色

    Print using CMYK colors is called “full-color” or “triad.”

    使用CMYK颜色进行打印称为“全色”或“三色”。

    We need to note, that during printing, CMYK inks do not mix. They lay down on paper as “spots” (raster) next to each other and mixed already in our’s mind, because these “spots” are very small. That is, the image is rasterized, as otherwise the paint, getting on one another, and spreads produced moire or dirt. There are several different ways of rasterization.

    我们需要注意的是,在打印过程中,CMYK墨水不会混合。 它们像“斑点”(光栅)并排放置在纸上,并且在我们的脑海中已经混在一起,因为这些“斑点”很小。 就是说,图像被光栅化了,否则涂料彼此粘在一起,并散布了产生的波纹或污垢。 有几种不同的栅格化方法。

    灰度颜色模型 (Grayscale color model)

    Image in grayscale color model many people mistakenly called ‘black and white’. But it is not. Black-and-white image consists only of black and white tones. While both grayscale has 101 hue. This is gradation of Kobalt color from 0% to 100%.

    灰度彩色模型中的图像被许多人错误地称为“黑白”。 但事实并非如此。 黑白图像仅包含黑白色调。 虽然两者的灰度都具有101色相。 这是Kobalt颜色从0%到100%的渐变。

    grayscale and black-and-white

    grayscale and black-and-white

    设备相关和设备独立的颜色模型 (Device-dependent and device-independent color model)

    Color model CMYK and RGB are device-dependent, ie they depend on the way they transfer a color. They point to a specific device, how to use the corresponding colors, but do not have information about the perception of color of the final person. Depending on the settings for brightness, contrast and sharpness of your computer monitor, ambient light and the angle at which we look at the monitor, the color with the same parameters RGB is perceived by us in different ways. A person’s perception of color in the color model “CMYK” depends on an even greater number of conditions, such as the properties of the printed material (for example, glossy paper absorbs less ink than the matte color on it accordingly are more vivid and rich), especially paint, humidity in which the paper is dried up, the characteristics of the printing press and so on

    颜色模型CMYK和RGB取决于设备,即它们取决于颜色的传输方式。 他们指向一个特定的设备,如何使用相应的颜色,但没有关于最终人的颜色感知的信息。 根据计算机显示器的亮度,对比度和清晰度,环境光以及观察显示器的角度,我们用不同的方式来感知具有相同参数RGB的颜色。 人们在颜色模型“ CMYK”中对颜色的感知取决于甚至更多的条件,例如印刷材料的特性(例如,光面纸吸收的墨水少于其上的无光泽颜色,因此墨水更加鲜艳丰富。 ),尤其是油漆,纸张干燥的湿度,印刷机的特性等

    To transfer more reliable information about the color to a person, we attach (so-called) color profiles to the hardware-dependent color models. Each of such profile contains information about a particular way of human transmission of color and adjusts the final color by the addition or removal of any constituent of the original color settings. For example, to print on glossy film uses a color profile, cleaning 10% Cyan and adding 5% Yellow to the original color, because of the specific features of the printing press, the film itself and other conditions. However, even attached profiles do not solve all the problems of transfer color.

    为了将有关颜色的更可靠信息传输给一个人,我们将(所谓的)颜色配置文件附加到依赖于硬件的颜色模型上。 每个此类配置文件都包含有关人类色彩传输的特定方式的信息,并通过添加或删除原始色彩设置的任何成分来调整最终色彩。 例如,由于印刷机,胶片本身和其他条件的特殊特性,要在有光泽的胶片上进行打印时,要使用颜色配置文件,将10%的青色清洗并在原始颜色中添加5%的黄色。 但是,即使附加的配置文件也不能解决所有转移色的问题。

    Device-independent color models do not contain any information to transfer a color to a person. They mathematically describe color perceived by man with normal color vision.

    与设备无关的颜色模型不包含任何将颜色转移给人的信息。 他们用数学方法描述了具有正常色觉的人所感知的颜色。

    HSB和HLS颜色模型 (HSB and HLS color models)

    The basis of this color space is already familiar rainbow wheel of RGB colorspace. Color is controlled by changing parameters such as Hue, Saturation and Brightness

    该色彩空间的基础是已经熟悉的RGB色彩空间的彩虹轮。 通过更改诸如色相,饱和度和亮度等参数来控制颜色

    Parameter hue – the color. Defined by degrees from 0 to 360 based on the colors of the rainbow wheel.

    参数色相–颜色。 根据彩虹轮的颜色从0到360度定义。

    Parameter saturation – percentage of adding to this color of the white paint (has a value from 0% to 100%).

    参数饱和度–添加到该白色油漆的颜色中的百分比(值从0%到100%)。

    Parameter brightness – the percentage of adding black ink also varies from 0% to 100%.

    参数亮度–添加黑色墨水的百分比也从0%到100%不等。

    HSB color model

    HSB color model

    The principle is similar to one of the representations of the world in terms of art. When we add white or black paint into an existing color.

    从艺术的角度讲,该原理类似于世界的一种表现形式。 当我们将白色或黑色涂料添加到现有颜色中时。

    This is the easiest-to-understand color model, this is thy many web-designers like it very much. However, it has several drawbacks:

    这是最容易理解的颜色模型,这是您许多Web设计人员非常喜欢的颜色模型。 但是,它有几个缺点:

    The human eye perceives colors ofthe rainbow wheel, as colors with different brightness. For example, spectral green has the greater brightness than the spectral blue. In the HSB color model all the colors of the circle are considered to have a brightness of 100%, which, unfortunately, is not true.

    人眼将彩虹轮的颜色视为具有不同亮度的颜色。 例如,光谱绿色具有比光谱蓝色更大的亮度。 在HSB颜色模型中,圆的所有颜色都被认为具有100%的亮度,但不幸的是,这是不正确的。

    Since it is based on the color model RGB, it is still a hardware-dependent.

    由于它基于颜色模型RGB,因此仍然取决于硬件。

    This color model is converted to CMYK for printing and converted to RGB for display on the monitor. So, it is very problematic to guess what color you get in the long run.

    此颜色模型将转换为CMYK以进行打印,并转换为RGB以在监视器上显示。 因此,猜测从长远来看会得到什么颜色是非常有问题的。

    HLS color model is very similar, it has the following meaning: Hue, Lightness and Saturation

    HLS颜色模型非常相似,其含义如下:色相,亮度和饱和度

    This color model is sometimes used for light and color correction in an image

    该颜色模型有时用于图像中的光和颜色校正

    LAB颜色模型 (LAB color models)

    In this color model the color consists of:

    在此颜色模型中,颜色包括:

    Luminance – this is set of notions lightness and chroma

    亮度 –这是一组概念,亮度和色度

    A – this is color range from green to purple

    A –这是从绿色到紫色的颜色范围

    B – this is color range from blue to yellow

    B –这是从蓝色到黄色的颜色范围

    LAB color model

    LAB color model

    That is, the two indicators determine the color (in the aggregate) and one indicator measures the light.

    也就是说,两个指示器确定颜色(总计),一个指示器测量光。

    LAB is a device-independent color model, ie it does not depend on how we transfer color. It contains color as RGB and CMYK, and grayscale, which allows it to convert with minimal loss of image quality from one color model to another.

    LAB是与设备无关的颜色模型,即它不取决于我们如何传输颜色。 它包含RGB和CMYK等颜色以及灰度,从而可以以最小的图像质量损失从一种颜色模型转换为另一种颜色模型。

    Another advantage is that it, unlike the color model HSB, corresponding to features of perception of color by the human eye.

    另一个优点是,它与颜色模型HSB不同,它对应于人眼对颜色的感知特征。

    This model is often used to improve image quality, and converting images from one color space to another.

    该模型通常用于提高图像质量,并将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。

    翻译自: https://www.script-tutorials.com/what-is-a-color-model/

    ycbcr 什么颜色模型

    展开全文
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  • 3 常见的颜色模型 3.1 RGB 模型 3.2 CMY/CMYK 模型 3.3 HSI 模型 3.4 HSV 模型 3.5 HSB 模型 3.6 Lab 模型 3.7 YUV 模型 3.8 模型分类 4 Python代码示例 参考资料 1 什么是颜色 颜色是通过眼、脑和...

    目录

    1 什么是颜色

    2 颜色的数字化

    3 常见的颜色模型

    3.1 RGB 模型

    3.2 CMY/CMYK 模型

    3.3 HSI 模型

    3.4 HSV 模型

    3.5 HSB 模型

    3.6 Lab 模型

    3.7 YUV 模型

    3.8 模型分类

    4 Python代码示例

    参考资料


     

    1 什么是颜色

     颜色是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的对光的视觉感受,我们肉眼所见到的光线,是由波长范围很窄的电磁波产生的,不同波长的电磁波表现为不同的颜色,对色彩的辨认是肉眼受到电磁波辐射能刺激后所引起的视觉神经感觉。

    1666年,牛顿发现,当一束太阳光通过一个玻璃棱镜时,显示的光束不再是白光,而是由一端为紫色而另一端为红色的连续色谱组成。如下图所示,为白光通过棱镜看到的色谱。

     

    下图是可见光电磁波谱的波长组成部分,我们能感受到的可见光的光谱范围只占电磁波的一小部分。


     

    2 颜色的数字化

    只需要选定三原色,并且对三原色进行量化,那就可以将人的颜色知觉量化为数字信号了。三色加法模型中,如果某一种颜色(C),和另外一种三色混合色,给人的感觉相同时,这三种颜色的份量就称为该颜色(C)的三色刺激值。对于如何选定三原色、如何量化、如何确定刺激值等问题,国际上有一套标准——CIE标准色度学系统。

    CIE(国际照明委员会)是位于欧洲的一个国际学术研究机构,1931年,CIE(Commission International Eclairage)在会议上根据之前的实验成果提出了一个标准——CIE1931-RGB标准色度系统。

    CIE1931-RGB系统选择了700nm(R) 546.1nm(G) 435.8nm(B) 三种波长的单色光作为三原色。之所以选这三种颜色是因为比较容易精确地产生出来(汞弧光谱滤波产生,色度稳定准确)。

    从上图可以看到,三个颜色的刺激值R、G、B如何构成某一种颜色:例如580nm左右(红绿线交叉点)的黄色光,可以用1:1(经过亮度换算..)的红绿两种原色混合来模拟。

    如果要根据三个刺激值R、G、B来表现可视颜色,绘制的可视图形需要是三维的。为了能在二维平面上表现颜色空间,这里需要做一些转换。颜色的概念可以分为两部分:亮度(光的振幅,即明暗程度)、色度(光的波长组合,即具体某种颜色)。我们将光的亮度(Y)变量分离出来,之后用比例来表示三色刺激值:这样就能得出r+g+b=1。由此可见,色度坐标r、g、b中只有两个变量是独立的。这样我们就把刺激值R、G、B转换成r、g、Y(亮度)三个值,把r、g两个值绘制到二维空间得到的图就是色域图。

    上图中,马蹄形曲线就表示单色的光谱(即光谱轨迹)。例如540nm的单色光,可以看到由r=0、g=1、b=(1-r-g)=0三个原色的分量组成。再例如380-540nm波段的单色光,由于颜色匹配实验结果中红色存在负值的原因,该段色域落在了r轴的负区间内。自然界中,人眼可分辨的颜色,都落在光谱曲线包围的范围内。

    CIE1931-RGB标准是根据实验结果制定的,出现的负值在计算和转换时非常不便。CIE假定人对色彩的感知是线性的,因此对上面的r-g色域图进行了线性变换,将可见光色域变换到正数区域内。CIE在CIE1931-RGB色域中选择了一个三角形,该三角形覆盖了所有可见色域,之后将该三角形进行如下的线性变换,将可见色域变换到(0,0)(0,1)(1,0)的正数区域内。即假想出三原色X、Y、Z,它们不存在于自然界中,但更方便计算。

    该色度图所示意的颜色包含了一般人可见的所有颜色,即人类视觉的色域。色域的马蹄形弧线边界对应自然界中的单色光。色域下方直线的边界只能由多种单色光混合成。

    在该图中任意选定两点,两点间直线上的颜色可由这两点的颜色混合成。给定三个点,三点构成的三角形内颜色可由这三个点颜色混合成。

    给定三个真实光源,混合得出的色域只能是三角形(例如液晶显示器的评测结果),绝对不可能完全覆盖人类视觉色域。

    这就是CIE1931-XYZ标准色度学系统。该系统是国际上色度计算、颜色测量和颜色表征的统一标准,是几乎所有测色仪器的设计与制造依据。


     

    3 常见的颜色模型

    颜色模型就是描述用一组数值来描述颜色的数学模型。例如coding时最常见的RGB模型,就是用RGB三个数值来描述颜色。通常颜色模型分为两类:设备相关和设备无关。

    设备无关的颜色模型:这类颜色模型是基于人眼对色彩感知的度量建立的数学模型,例如上面提到的CIE-RGB、CIE-XYZ颜色模型,再比如由此衍生的CIE-xyY、CIE-Luv、CIE-Lab等颜色模型。这些颜色模型主要用于计算和测量。

    设备相关的颜色模型:以最长见的RGB模型为例,一组确定的RGB数值,在一个液晶屏上显示,最终会作用到三色LED的电压上。这样一组值在不同设备上解释时,得到的颜色可能并不相同。再比如CMYK模型需要依赖打印设备解释。常见的设备相关模型有:RGB、CMYK、YUV、HSL、HSB(HSV)、YCbCr等。这类颜色模型主要用于设备显示、数据传输等。

     

    3.1 RGB 模型

    RGB(Red, Green, Blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统,彩色阴极射线管,彩色光栅图形的显示器 都使用R、G、B数值来驱动R、G、B 电子枪发射电子,并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉 发出不同亮度的光线,并通过相加混合产生各种颜色;扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来 的光线中的R、G、B成分,并用它来表示原稿的颜色。RGB色彩空间称为与设备相关的色彩空间,因为不同 的扫描仪扫描同一幅图像,会得到不同色彩的图像数据;不同型号的显示器显示同一幅图像,也会有不同 的色彩显示结果。显示器和扫描仪使用的RGB空间与CIE 1931 RGB真实三原色表色系统空间是不同的,后者 是与设备无关的颜色空间。btw:Photoshop的色彩选取器(Color Picker)。可以显示HSB、RGB、LAB和CMYK 色彩空间的每一种颜色的色彩值。

    RGB模型表示的图像由3个分量图像组成,每种原色一幅分量图像。当送入RGB监视器时,这3幅图像在屏幕上混合生成一幅合成的彩色图像。考虑一幅RGB图像,其中每一幅图红绿蓝图像都是一幅8比特图像。在这种情况下,可以说每个RGB彩色像素有24比特的深度。在24比特RGB图像中,颜色总数是{({2^8})^3} = 16777216。下图为分别为RGB彩色立方体示意图 和 对应的RGB24比特彩色立方体。

                                                                      

     

    3.2 CMY/CMYK 模型

    大多数在纸上沉积彩色颜料的设备,如彩色打印机和复印机,要求输入CMY(Cyan, Magenta,Yellow)数据或在内部进行RGB到CMY的转换。这一转换是使用下面的式子进行的:

                                                                                      \left[ \begin{array}{l} C\\ M\\ Y \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{l} 1\\ 1\\ 1 \end{array} \right] - \left[ \begin{array}{l} R\\ G\\ B \end{array} \right]

    注意:上式表明涂有青色颜料的表面所反射的光中不包含红色(C-1-R)。类似的,纯深红色不反射绿色,纯黄色不反射蓝色。其实,RGB值可以很容易通过1减去CMY值得到。在实际图像处理中,这种彩色模型主要用于产生硬拷贝输出,依次从CMY到RGB的反向操作通常没有实际意义。在实际应用中,黑色可以直接获取,不需要从三原色合成,并且合成的黑色也不纯。所以为了生成真正的黑色,加入了黑色——CMYK模型。毕竟黑白打印较多,直接使用黑色原料不仅成本少,而且颜色比较纯。

    CMYK(Cyan, Magenta,Yellow, blacK)颜色空间应用于印刷工业,印刷业通过青(C)、品(M)、黄(Y)三原色油墨的不同 网点面积率的叠印来表现丰富多彩的颜色和阶调,这便是三原色的CMY颜色空间。实际印刷中,一般采用青 (C)、品(M)、黄(Y)、黑(BK)四色印刷,在印刷的中间调至暗调增加黑版。当红绿蓝三原色被混合时,会产生 白色,但是当混合蓝绿色、紫红色和黄色三原色时会产生黑色。既然实际用的墨水并不会产生纯正的颜色, 黑色是包括在分开的颜色,而这模型称之为CMYK。CMYK颜色空间是和设备或者是印刷过程相关的,则工艺方法、 油墨的特性、纸张的特性等,不同的条件有不同的印刷结果。所以CMYK颜色空间称为与设备有关的表色空间。 而且,CMYK具有多值性,也就是说对同一种具有相同绝对色度的颜色,在相同的印刷过程前提下,可以用分种 CMYK数字组合来表示和印刷出来。这种特性给颜色管理带来了很多麻烦,同样也给控制带来了很多的灵活性。 在印刷过程中,必然要经过一个分色的过程,所谓分色就是将计算机中使 用的RGB颜色转换成印刷使用的CMYK 颜色。在转换过程中存在着两个复杂的问题,其一是这两个颜色空间在表现颜色的范围上不完全一样,RGB的 色域较大而CMYK则较小,因此就要进行色域压缩;其二是这两个颜色都是和具体的设备相关的,颜色本身没有 绝对性。因此就需要通过一个与设备无关的颜色空间来进行转换,即可以通过以上介绍的XYZ或LAB色空间来 进行转换。

     

    3.3 HSI 模型

    RGB系统与人眼强烈感知红绿蓝三原色的事实能很好地匹配。但RGB模型和CMY/CMYK模型不能很好地适应实际上人解释的颜色。所有引出HIS模型。

    HSI (Hue, Saturation, Intensity )模型是从人的视觉系统出发,用色调(Hue)色饱和度(Saturation)亮度 (Intensity)来描述色彩。色调是描述纯色(纯黄色、纯橙色或纯红色)的颜色属性。饱和度是一种纯色被白光稀释的程度的度量。亮度是一个主观描述子,体现无色的强度概念。HIS模型开发基于彩色描述的图像处理算法的理想工具,这种描述对人来说是自然且直观的,毕竟人才是这些算法的开发者和使用中者,怎么舒服怎么来。

    HSI色彩空间可以用一个圆锥空间模型来描述,如下图所示。色彩空间的圆锥模型相当复杂,但确能把色调、亮度和色饱和度的变化情形表现得很清楚。在HSI色彩空间可以大大简化图像分析 和处理的工作量。HSI色彩空间和RGB色彩空间只是同一物理量的不同表示法,因而它们之间存在着转换关系。

    从RGB到HSI的彩色转换

    给定一幅RGB彩色图像,每个RGB像素的H分量,S分量和I分量计算方式如下:

     

    3.4 HSV 模型

    HSV(Hue, Saturation, Value)模型比HSI模型更与人类对颜色的感知接近。H代表色调,S代表饱和度,V代表亮度值。HSV模型的坐标系统可以是圆柱坐标系统,但一般用六棱锥来表示,如下图所示,与HSI模型比较相似。可以通过比较HSI、HSV与RGB空间的转换公式,来比较HSI与HSV的区别。

     

    RGB空间转换HSV空间

     

     

    3.5 HSB 模型

    HSB(Hue, Saturation, Brightness)模型的基础是对立色理论,对立色理论源于人们对对立色调(红和绿、黄和蓝)的观察事实(对立色调的颜色叠加,它们会相互抵消)。HSB模型是普及型设计软件中常见的色彩模式,其中H代表色相;S代表饱和度;B代表亮度。HSB模型的如下图所示:

    色调H(Hue):在0~360°的标准色环上,按照角度值标识。比如红是0°、橙色是30°等。

    饱和度S( Saturation ):是指颜色的强度或纯度。饱和度表示色相中彩色成分所占的比例,用从0%(灰色)~100%(完全饱和)的百分比来度量。在色立面上饱和度是从左向右逐渐增加的,左边线为0%,右边线为100%。

    亮度B( Brightness ):是颜色的明暗程度,通常是从0(黑)~100%(白)的百分比来度量的,在色立面中从上至下逐渐递减,上边线为100%,下边线为0% 。

     

    3.6 Lab 模型

    同RGB颜色空间相比,Lab(Commission International EclairageLab)是一种不常用的色彩空间。它是在1931年国际照明委员会(Commission International Eclairage, CIE)制定的颜色度量国际标准的基础上建立起来的。1976年,经修改后被正式命名为CIELab。它是一种设备无关的颜色系统,也是一种基于生理特征的颜色系统。这也就意味着,它是用数字化的方法来描述人的视觉感应。Lab颜色空间中的L分量用于表示像素的亮度,取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白;a表示从红色到绿色的范围,取值范围是[127,-128];b表示从黄色到蓝色的范围,取值范围是[127,-128]。下图所示为Lab颜色空间的图示:

    Lab颜色空间比计算机显示器、打印机甚至比人类视觉的色域都要大,表示为 Lab 的位图比 RGB 或 CMYK 位图获得同样的精度要求更多的每像素数据。虽然我们在生活中使用RGB颜色空间更多一些,但也并非Lab颜色空间真的一无所有。例如,在 Adobe Photoshop图像处理软件中,TIFF格式文件中,PDF文档中,都可以见到Lab颜色空间的身影。而在计算机视觉中,尤其是颜色识别相关的算法设计中,rgb,hsv,lab颜色空间混用更是常用的方法。

     

    3.7 YUV 模型

    YUV,是一种颜色编码方法。常使用在各个视频处理组件中。 YUV在对照片或视频编码时,考虑到人类的感知能力,允许降低色度的带宽。YUV是编译true-color颜色空间(color space)的种类,Y'UV, YUV, YCbCr,YPbPr等专有名词都可以称为YUV,彼此有重叠。“Y”表示明亮度(Luminance、Luma),“U”和“V”则是色度、浓度(Chrominance、Chroma)。

    在现代彩色电视系统中,通常采用三管彩色摄像机或彩色CCD(点耦合器件)摄像机,它把摄得的彩色图像 信号,经分色、分别放大校正得到RGB,再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R-Y、B-Y, 最后发送端将亮度和色差三个信号分别进行编码,用同一信道发送出去。这就是我们常用的YUV色彩空间。 采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V分量, 那么这样表示的图就是黑白灰度图。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机 的兼容问题,使黑白电视机也能接收彩色信号。根据美国国家电视制式委员会,NTSC制式的标准,当白光的 亮度用Y来表示时,它和红、绿、蓝三色光的关系可用如下式的方程描述:Y=0.3R+0.59G+0.11B 这就是常用 的亮度公式。色差U、V是由B-Y、R-Y按不同比例压缩而成的。如果要由YUV空间转化成RGB空间,只要进行 相反的逆运算即可。与YUV色彩空间类似的还有Lab色彩空间,它也是用亮度和色差来描述色彩分量,其中L为 亮度、a和b分别为各色差分量。

    RGB空间转换YUV空间

     

    3.8 模型分类

    为了使用颜色空间,首先应该了解各种颜色空间的特性。颜色空间的分类有多种方法。

    (1)按使用类别分类

    彩色色度学模型:CIE-RGB、CIE-XYZ、均匀色差彩色模型(CIE 1976Luv和CIE Lab)

    工业彩色模型:RGB彩色显示模型、CMYK彩色印制模型、彩色传输模型YUV(PAL)、YIQ(NTSC)、YCrCb(数字高清晰度电视)

    视觉彩色模型:HVC(孟赛尔)、HSB(Photoshop)、HLS(Windows画图和Apple Color Picker)、HSI(图像分割)、HSY(电视)、Ohta(图像分割)等。

     

    (2)按颜色感知分类

    混合颜色模型:按3种基色的比例混合而成的颜色。RGB、CMYK、XYZ等

    非线形亮度/色度颜色模型:用一个分量表示非色彩的感知,用两个分量表示色彩的感知,这两个分量都是色差属性。Lab、Luv、YUV、YIQ等。

    强度/饱和度/色调模型:用强度描述亮度或灰度等光强的感知,用饱和度和色调描述色彩的感知,这两个分量接近人眼对颜色的感觉。如HIS、HSL、HSV、LCH等

     


     

    4 Python代码示例

    在日常生活中,我们看到的大多数彩色图像都是RGB类型,但是在图像处理过程中,常常需要用到灰度图像、二值图像、HSV、HSI等颜色,OpenCV提供了 cvtColor() 函数实现这些功能。

    OpenCV中 cvtColor() 函数形式如下所示:

    dst = cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])

    其中,参数:

    src 表示输入图像,需要进行颜色空间变换的原图像;

    dst 表示输出图像,其大小和深度与src一致;

    code 表示转换的代码或标识;

    dstCn 表示目标图像通道数,其值为0时,则有src和code决定。

    cvtColor() 函数的作用是将一个图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间,其中,RGB是指Red、Green和Blue,一幅图像由这三个通道(channel)构成;Gray表示只有灰度值一个通道;HSV包含Hue(色调)、Saturation(饱和度)和Value(亮度)三个通道。在OpenCV中,常见的颜色空间转换标识包括CV_BGR2BGRA、CV_RGB2GRAY、CV_GRAY2RGB、CV_BGR2HSV、CV_BGR2XYZ、CV_BGR2HLS等。

    下面是调用 cvtColor() 函数将图像颜色空间转换(BGR、RGB、GRAY、HSV、YCrCb、HLS、XYZ、LAB 和 YUV)

    Python代码如下所示:

    #encoding:utf-8
    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #读取原始图像
    img_BGR = cv2.imread('zxp.jpg')
    
    #BGR转换为RGB
    img_RGB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    #灰度化处理
    img_GRAY = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    #BGR转HSV
    img_HSV = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    #BGR转YCrCb
    img_YCrCb = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
    
    #BGR转HLS
    img_HLS = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2HLS)
    
    #BGR转XYZ
    img_XYZ = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2XYZ)
    
    #BGR转LAB
    img_LAB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    
    #BGR转YUV
    img_YUV = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2YUV)
    
    #调用matplotlib显示处理结果
    titles = ['BGR', 'RGB', 'GRAY', 'HSV', 'YCrCb', 'HLS', 'XYZ', 'LAB', 'YUV']
    images = [img_BGR, img_RGB, img_GRAY, img_HSV, img_YCrCb,
              img_HLS, img_XYZ, img_LAB, img_YUV]
    for i in range(9):
       plt.subplot(3, 3, i+1), plt.imshow(images[i], 'gray')
       plt.title(titles[i])
       plt.xticks([]),plt.yticks([])
    plt.show()
    
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

     

    运行结果如下图所示:

     


     

    参考资料

    [1] https://blog.csdn.net/qq_34106574/article/details/80733067

    [2] https://blog.csdn.net/skyereeee/article/details/7265415

    [3] https://blog.csdn.net/u012507022/article/details/51523385

    [4] 冈萨雷斯. 数字图像处理(第三版) 

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    Gray

    灰度图像,每个像素由一个值表示其灰度。

    Gray = R0.3 + G0.59 + B*0.11

    BGR

    每个像素由长度为3的数组表示,注意BGR的顺序

    CMY(K)

    减法混色,多用于印刷、打印机,4通道对应于四个墨盒

    CMYK

    HSV/HSL(I)

    人类视觉概念,画家配色

    HSV颜色模型

    Hue色调

    用角度度量,取值范围为0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,品红为300°

    Saturation饱和度

    饱和度S表示颜色和白色的混合程度。饱和度高,颜色深而艳。饱和度越低,越接近白色。通常取值范围为[0,1],值越大,颜色越饱和。

    Value \ Lightness 明度

    明度表示颜色明亮的程度,可以理解成环境的明亮度对色彩的影响。通常取值范围为0%(黑)到100%(白)。

    颜色区间

    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,然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围,下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有给出)。

    H: 0— 180

    S: 0— 255

    V: 0— 255

    HSV颜色区间

    如何确定一种颜色的HSV范围

    import cv2

    import numpy as np

    green = np.uint8([[[0,255,0 ]]])

    hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)

    print(hsv_green)

    # [[[ 60 255 255]]]

    获得颜色的HSV值之后,一般指定区间为

    [H-10, 100,100],[H+10, 255, 255]

    具体情况具体调整

    CIE-XYZ

    三个坐标模拟人类视锥细胞,短波、中波、长波。略微对应于红、绿、蓝

    CIE-Lab

    近似人类视觉,常用于图像检索。

    颜色空间本身不均匀,Lab基于人类色差实验数据,均匀性好。

    L表示亮度,L = 0生成黑色而L = 100指示白色

    a表示从洋红色至绿色的范围,b表示从黄色至蓝色的范围,a和b的值域都是由+127至-128,其中+127 a就是红色,渐渐过渡到-128 a的时候就变成绿色;同样原理,+127 b是黄色,-128 b是蓝色。

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