Python 3.x 我可以转换RGB>；HSV的简单方式？

嗯。我正在创建一个色盲模拟器。我正在开发一个beta版，在这里，您只需在HSV/HSB中插入颜色属性，而不是整个图像

h = input('Hue: ');
s = input('Saturation: ');
v = input('Value/Brightness: ');

但是，我需要一个能将HSV/HSB转换成RGB的算法或方程式。我已经尝试了很多东西，但我花的大部分时间都是研究带有python无法使用的操作的算法，并试图将它们转换为python能够理解的内容。所以，我只想要一个简单的算法，如果你不知道它是如何工作的，那就好了；但是请。如果我可以转换RGB>HSV，并且两者都不需要任何导入，那也太好了。此外，如果必须将HSV替换为HSL也无所谓。

实施Machado、Oliveira和Fernandes（2009）色觉缺陷（CVD）模型：

H=0#输入（'Hue:'））
S=0.95#输入（'饱和：'）
V=0.75#输入（'值/亮度：'）
缺陷=‘保护异常’#输入（‘缺陷（保护异常、正常、异常）’）
严重性=0.75#输入（“严重性[0,1]”）
#假设线性H、S、V输入。
HSV=[H，S，V]
RGB=颜色.cctf_解码（颜色.HSV_到_RGB（HSV））
M_a=颜色、失明、矩阵cvd_Machado2009（缺陷、严重性）
RGB_a=颜色.实用程序.矢量_点（M_a，RGB）
颜色。打印。打印多个颜色样本（颜色。cctf编码（[RGB，RGB_a]）；

对于色轮：

def color\u wheel（示例=512，clip\u circle=True，方法='color'）：
xx，yy=np.meshgrid(
np.linspace（-1，1，示例），np.linspace（-1，1，示例））
S=np.sqrt（xx**2+yy**2）
H=（np.arctan2（xx，yy）+np.pi）/（np.pi*2）
HSV=颜色、实用程序、tstack（[H、S、np.ones（H.shape）]）
RGB=颜色。HSV到RGB（HSV）
如果clip_circle==真：
RGB[S>1]=0
if method.lower（）
RGB=color.utilities.orient（RGB，“翻转”）
RGB=color.utilities.orient（RGB，'90 CW'）
返回RGB
颜色.打印.打印图像（color.cctf\u编码(
颜色(车轮)();；
颜色.打印.打印图像（color.cctf\u编码(
颜色。实用程序。向量_点（M_a，color_wheel（））；

实施Machado、Oliveira和Fernandes（2009）色觉缺陷（CVD）模型：

H=0#输入（'Hue:'））
S=0.95#输入（'饱和：'）
V=0.75#输入（'值/亮度：'）
缺陷=‘保护异常’#输入（‘缺陷（保护异常、正常、异常）’）
严重性=0.75#输入（“严重性[0,1]”）
#假设线性H、S、V输入。
HSV=[H，S，V]
RGB=颜色.cctf_解码（颜色.HSV_到_RGB（HSV））
M_a=颜色、失明、矩阵cvd_Machado2009（缺陷、严重性）
RGB_a=颜色.实用程序.矢量_点（M_a，RGB）
颜色。打印。打印多个颜色样本（颜色。cctf编码（[RGB，RGB_a]）；

对于色轮：

def color\u wheel（示例=512，clip\u circle=True，方法='color'）：
xx，yy=np.meshgrid(
np.linspace（-1，1，示例），np.linspace（-1，1，示例））
S=np.sqrt（xx**2+yy**2）
H=（np.arctan2（xx，yy）+np.pi）/（np.pi*2）
HSV=颜色、实用程序、tstack（[H、S、np.ones（H.shape）]）
RGB=颜色。HSV到RGB（HSV）
如果clip_circle==真：
RGB[S>1]=0
if method.lower（）
RGB=color.utilities.orient（RGB，“翻转”）
RGB=color.utilities.orient（RGB，'90 CW'）
返回RGB
颜色.打印.打印图像（color.cctf\u编码(
颜色(车轮)();；
颜色.打印.打印图像（color.cctf\u编码(
颜色。实用程序。向量_点（M_a，color_wheel（））；

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