为什么 HSV 上的颜色分割更容易？答案

【问题标题】：Why is color segmentation easier on HSV?为什么 HSV 上的颜色分割更容易？
【发布时间】：2013-05-09 23:16:23
【问题描述】：

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，例如 R100、10

【问题讨论】：

HSV 与颜色的心理感知比 RGB 更有意义 - 例如，如果您想在红色上分割，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有相同的色调，但在 RGB 中，如果您按 R > 一定量进行过滤，您将捕捉到明亮的橙色并错过暗红色。
如果您的条件取决于 R、G 和 B 值，您为什么要使用 HSV？
@Blender：这只是一个例子，如果您使用 HSV，那么分割依赖于阈值规则的 H、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，它是一种双射，您可以从一种转换到另一种，但在计算机视觉编程的上下文中，它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。对于任何需要了解图像颜色知识的编程项目来说，这是一个非常重要的问题。

标签： colors computer-vision image-segmentation color-space hsv

【解决方案1】：

主要原因是它将颜色信息（色度）与强度或照明（亮度）分开。因为值是分开的，所以您可以仅使用饱和度和色调来构建直方图或阈值规则。无论价值通道中的照明变化如何，这在理论上都将起作用。在实践中，这只是一个很好的改进。即使只挑出色调，您仍然可以对基色进行非常有意义的表示，这可能比 RGB 效果更好。最终结果是比更简单的参数更强大的颜色阈值。

色调是颜色的连续表示，因此 0 和 360 度是相同的色调，这使您在直方图中使用的桶具有更大的灵活性。在几何上，您可以将 HSV 颜色空间描绘成一个圆锥或圆柱，其中 H 是度数，饱和度是半径，值是高度。请参阅 HSV wikipedia page。

【讨论】：