Colors 为什么HSV上的颜色分割更容易？

我听说，如果您需要在软件上进行颜色分割（如果像素满足某些阈值规则，如R100，10最大的原因是它将颜色信息（色度）与亮度或亮度（亮度）分开。因为值是分离的，所以您可以仅使用饱和度和色调来构造直方图或阈值规则。从理论上讲，无论值通道中的照明变化如何，这都将起作用。实际上，这只是一个很好的改进。即使只挑出色调，你仍然有一个非常有意义的基色表示，这可能会比RGB工作得更好。最终的结果是在更简单的参数上实现更健壮的颜色阈值

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色调是颜色的连续表示，因此0和360是相同的色调，这为直方图中使用的桶提供了更大的灵活性。从几何角度看，您可以将HSV颜色空间描绘为圆锥体或圆柱体，H表示度数，饱和度表示半径，值表示高度。参见HSV。

HSV比RGB更能体现人们对颜色的心理感知——例如，如果你想在红色上进行分割，那么在HSV中，从最亮到最暗到最不饱和到最饱和的所有红色都具有相同的色调，但在RGB中，如果你按R>一定量过滤，你会捕捉到明亮的橙色，而错过暗红色，例如，如果你的条件取决于R、G和B值，为什么要使用HSV？@Blender:这只是一个例子，如果你使用HSV，那么分割依赖于H，阈值规则的S和V值。@Jason：如果这不是编程问题，那么这是什么？@Jason从某种意义上说，这是一个双射，可以从一个转换到另一个，但在计算机视觉编程的上下文中，这并不是因为各种重要的计算机视觉算法处理颜色空间的方式非常不同。对于任何需要图像颜色知识的编程项目来说，这是一个非常重要的问题。