Image processing 我应该使用HSV/HSB还是RGB？为什么？
我必须在包含另一个血细胞的图像中检测白细胞，但是可以通过细胞的颜色区分差异，白细胞有更浓的紫色，可以在下面的图像中看到 我使用RGB/HSV的颜色是什么？为什么 示例图像：Image processing 我应该使用HSV/HSB还是RGB？为什么？,image-processing,rgb,hsv,Image Processing,Rgb,Hsv,我必须在包含另一个血细胞的图像中检测白细胞，但是可以通过细胞的颜色区分差异，白细胞有更浓的紫色，可以在下面的图像中看到 我使用RGB/HSV的颜色是什么？为什么 示例图像： 在DIP和CV中，这始终是一个有效的问题 但它没有通用的答案，因为每个任务都是独一无二的，所以请使用更适合它的任务。要正确选择，您需要知道每种方法的优缺点，因此这里有一些总结： RGB 这很容易处理，您可以轻松访问r、g、b波段。在许多情况下，最好只检查单个色带而不是整个颜色，或者混合颜色以强调想要的特征，甚至抑制不想要的特
在DIP和CV中，这始终是一个有效的问题 但它没有通用的答案，因为每个任务都是独一无二的，所以请使用更适合它的任务。要正确选择，您需要知道每种方法的优缺点，因此这里有一些总结：
通常在做这样的决定时，我只是快速绘制不同的通道和颜色空间，看看我发现了什么。最好从高质量的图像开始，而不是从低质量的图像开始，然后通过大量处理来修复它 在这种情况下，我会使用HSV。但与大多数颜色分割不同，我实际上会使用饱和度通道来分割图像。单元的色调几乎相同，因此使用色调通道将非常困难 色调（全饱和度和全亮度）很难区分细胞 饱和大反差 绿色通道，实际上也显示了很多对比（这让我很惊讶） 红色和蓝色通道实际上很难区分细胞 现在我们有了两种候选表示法，饱和或绿色通道，我们问哪个更容易使用？由于任何HSV工作都需要我们转换RGB图像，我们可以忽略它，因此明确的选择是简单地使用RGB图像的绿色通道进行分割 编辑 由于您没有包含语言标记，我想附上一些我刚刚编写的Matlab代码。它在所有4种颜色空间中显示图像，因此您可以快速做出使用哪种颜色的明智决定。它模仿色彩空间选择窗口
函数视图颜色空间（rgb_图像）
%视图颜色空间（rgb_图像）
%在4个不同的颜色空间中显示RGB图像。RGB、HSV、YCbCr、CIELab
%为每个颜色空间显示3个通道中的每一个
%显示屏显示新的matlab颜色阈值窗口
% http://www.mathworks.com/help/images/image-segmentation-using-the-color-thesholder-app.html
hsvim=rgb2hsv（rgb_图像）；
yuvim=rgb2ycbcr（rgb_图像）；
%cielab色空间
cform=makecform（'srgb2lab'）；
cieim=ApplyForm（rgb_图像，cform）；
图（）；
%rgb
子批次（3,4,1）；imshow（rgb_图像（：，：，1））；标题（sprintf（'RGB Space\n\nred'））
子批次（3,4,5）；imshow（rgb_图像（：，：，2））；标题（“绿色”）
小批（3,4,9）；imshow（rgb_图像（：，：，3））；标题（“蓝色”）
%高速列车
子批次（3,4,2）；imshow（hsvim（：，：，1））；标题（sprintf（'HSV Space\n\nhue'））
子批次（3,4,6）；imshow（hsvim（：，：，2））；标题（“饱和度”）
子批次（3,4,10）；imshow（hsvim（：，：，3））；标题（“亮度”）
%ycbcr/yuv
子批次（3,4,3）；imshow（yuvim（：，：，1））；标题（sprintf（'YCbCr空格\n\n发光'））
小批（3,4,7）；imshow（yuvim（：，：，2））；标题（“蓝色差异”）
小批（3,4,11）；imshow（yuvim（：，：，3））；标题（“红色差异”）
%CIElab
子批次（3,4,4）；imshow（cieim（：，：，1））；标题（sprintf（'CIELab Space\n\n lightness'））
小批（3,4,8）；imshow（cieim（：，：，2））；标题（“绿-红”）
小批（3,4,12）；imshow（cieim（：，：，3））；标题（‘黄蓝’）
结束
rgbim=imread（'http://i.stack.imgur.com/gd62B.jpg');
视图颜色空间（rgbim）
那么这两种方法都可以在我的案例中使用？但就我的情况而言，HSV比RGB更好，因为我需要一种可以用人眼/感知来区分的颜色识别，对吗？@Jaja yep它确实似乎很感谢你的回答，很容易理解。。但是，你能解释一下每个频道的（：，：，1/2/3）吗？我知道这是为了分割频道，但它实际上是如何工作的？它会在所有图像示例中工作吗，类似于仅使用饱和值的图像示例？或者我有时不得不修改色调和亮度？对不起，我是数字图像处理的初学者在matlab中，彩色图像通常是
MxNxLm=#行N=#列L=#彩色通道rgb_图像（：，：，1）（所有行，所有列，通道1）