一、RGB颜色模型

前面对于RGB颜色模型已经有所介绍，该模型的命名方式是采用三种颜色的英文首字母组成，分别是红色（Red）、绿色（Green）和蓝色（Blue）。虽然该颜色模型的命名方式是红色在前，但是在OpenCV中却是相反的顺序，第一个通道时蓝色（B）分量，第二个通道时绿色（G）分量，第三个通道时红色（R）分量。

根据存储顺序的不同，OpenCV4中提供了这种顺序的反序格式，用于存储第一个通道是红色分量的图像，但是这两种格式的图像的颜色空间是相同的，颜色空间如图3-1所示。三个通道对于颜色描述的范围是相同的，因此RGB颜色模型的空间构成是一个立方体。

在RGB颜色模型中，所有的颜色都是由这三种颜色通过不同比例的混合得到，如果三种颜色分量都为0，则表示为黑色，如果三种颜色的分量相同且都为最大值，则表示为白色。每个通道都表示某一种颜色由0到1的过程，不同位数的图像表示将这个颜色变化过程细分成不同的层级，例如8U3C格式的图像每个通道将这个过程量化成256个等级，分别由0到255表示。在这个模型的基础上增加第四个通道即为RGBA模型，第四个通道表示颜色的透明度，当没有透明度需求的时候，RGBA模型就会退化成RGB模型。

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二、YUV颜色模型

YUV模型是电视信号系统所采用的颜色编码方式。这三个变量分别表示是像素的亮度（Y）以及红色分量与亮度的信号差值（U）和蓝色与亮度的差值（V）。这种颜色模型主要用于视频和图像的传输，该模型的产生与电视机的发展历程密切相关。由于彩色电视机在黑白电视机发明之后才产生，因此用于彩色电视机的视频信号需要能够兼容黑白电视机。彩色电视机需要三个通道的数据才能显示彩色，而黑白电视机只需要一个通道的数据即可，因此为了使视频信号能够兼容彩色电视与黑白电视，将RGB编码方式转变成YUV的编码方式，其Y通道是图像的亮度，黑白电视只需要使用该通道就可以显示黑白视频图像，而彩色相机通过将YUV编码转成RGB编码方式，便可以在彩色电视种显示彩色图像，较好的解决了同一个视频信号兼容不同类型电视的问题。RGB模型与YUV模型之间的转换关系如式所示，其中RGB取值范围均为0-255。
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三、 HSV(HSB)颜色模型

HSV是色度（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）的简写，通过名字也可以看出来该模型通过这三个特性对颜色进行描述。色度是色彩的基本属性，就是平时常说的颜色，例如红色，蓝色等；饱和度是指颜色的纯度，饱和度越高色彩越纯越艳，饱和度越低色彩则逐渐地变灰变暗，饱和度的取值范围是由0到100%；亮度是颜色的明亮程度，其取值范围由0到计算机中允许的最大值。由于色度、饱和度和亮度的取值范围不同，因此其颜色空间模型用锥形表示，其形状如图3-2所示。相比于RGB模型三个颜色分量与最终颜色联系不直观的缺点，HSV模型更加符合人类感知颜色的方式：颜色、深浅以及亮暗。
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RGB=>HSB

V=max(R,G,B)
S=(V-min(R,G,B))*255/V if V!=0, 0 otherwise

   (G - B)*60/S,  if V=R

H= 180+(B - R)*60/S, if V=G
240+(R - G)*60/S, if V=B

若 H<0，则 H=H+360
使用上面从 0° 到 360° 变化的公式计算色调（ hue）值，确保它们被 2 除后能试用于8位。

四、LAB颜色模型

Lab颜色模型弥补了RGB模型的不足，是一种设备无关的颜色模型，是一种基于生理特征的颜色模型。在模型中L表示亮度（Luminosity），a和b是两个颜色通道，两者的取值区间都是由-128到+127，其中a通道数值由小到大对应的颜色是从绿色变成红色，b通道数值由小到大对应的颜色是由蓝色变成黄色。其构成的颜色空间是一个球形，形式如图3-3
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五、GRAY颜色模型

GRAY模型并不是一个彩色模型，他是一个灰度图像的模型，其命名使用的是英文单词gray的全字母大写。灰度图像只有单通道，灰度值根据图像位数不同由0到最大依次表示由黑到白，例如8UC1格式中，由黑到白被量化成了256个等级，通过0-255表示，其中255表示白色。彩色图像具有颜色丰富、信息含量大的特性，但是灰度图在图像处理中依然具有一定的优势。例如，灰度图像具有相同尺寸相同压缩格式所占容量小，易于采集，便于传输等优点。常用的RGB模型转成灰度图的方式如式中所示。
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六、CMYK颜色模式

这是彩色印刷使用的一种颜色模式。它由青(Cyan)、洋红(Magenta)、黄(Yellow)和黑(Black)四种颜色组成。其中黑色之所以用K来表示，是为避免和RGB三基色中的蓝色(Blue，用B表示)发生混淆。该种模式的创建基础和RGB不同，它不是靠增加光线，而是靠减去光线，因为和监视器或者电视机不同的是，打印纸不能创建光源，它不会发射光线，只能吸收和反射光线。因此通过对上述四种颜色的组合，便可以产生可见光谱中的绝大部分颜色了。

RGB<=CMYK

R = (255 - C) * ((255 - K) / 255)
G = (255 - M) * ((255 - K) / 255)
B = (255 - Y) * ((255 - K) / 255)

七、GRAY模型

并不是一个彩色模型，而是一个灰度图像的模型，其命名使用的是英文单词gray的全字母大写。灰度图像只有单通道，灰度值根据图像位数不同由0到最大依次表示由黑到白。常用的RGB模型转成灰度图的方式：
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八、不同颜色的转换

针对图像不同颜色模型之间的相互转换，OpenCV 4提供了cvtColor()函数用于实现转换功能，该函数的函数原型如下所示

void cv::cvtColor(InputArray src,
                  OutputArray dst,
                  int code,
                  int dstCn = 0)

src：待转换颜色模型的原始图像。
dst：转换颜色模型后的目标图像。
code：颜色空间转换的标志，如由RGB空间到HSV空间。常用标志及含义在表3-1中给出。
dstCn：目标图像中的通道数，如果参数为0，则从src和代码中自动导出通道数。

函数用于将图像从一个颜色模型转换为另一个颜色模型，前两个参数用于输入待转换图像和转换颜色空间后目标图像，第三个参数用于声明该函数具体的转换模型空间。第四个参数在一般情况下不需要特殊设置，使用默认参数即可。需要注意的是该函数变换前后的图像取值范围，由于8位无符号图像的像素由0到255，16位无符号图像的像素由0-65535，而32位浮点图像的像素是由0到1，因此一定要注意目标图像的像素范围。在线性变换的情况下，范围问题不需要考虑，目标图像的像素不会超出范围。如果在非线性变换的情况下，应将输入RGB图像归一化到适当的范围以内获得正确的结果，例如将8位无符号图像转成32位浮点图像，需要先将图像像素通过除以255缩放到0到1范围内，以防止产生错误结果。
【注意】如果转换过程中添加了alpha通道（RGB模型中第四个通道，表示透明度），则其值将设置为相应通道范围的最大值：CV_8U为255，CV_16U为65535，CV_32F为1
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为了直观的感受同一张图像在不同颜色空间中的样子，在代码清单3-2中给出了前面几种颜色模型互相转换的程序，运行结果如图3-4所示。需要说明的是Lab颜色模型具有负数，而通过imshow()函数显示的图像无法显示负数，因此在结果中给出了Image Watch插件显示图像在Lab模型中的样子。在程序中，我们为了防止转换后出现数值越界的情况，先将CV_8U类型转成CV_32F类型后再进行颜色模型的转换。

#include<iostream>
#include<vector>
#include<string>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "opencv/highgui.h"

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc,char** argv) {
    cout<<"OpenCv Version: "<<CV_VERSION<<endl;
    Mat img=imread("/home/wyh/Documents/C++demo/699342568.jpg");
    if(img.empty()){
        cout<<"请确认图像文件名称是否正确"<<endl;
        return -1;
    }
    Mat dst;
    resize(img,dst,Size(img.cols*0.5,img.rows*0.5));
    Mat gray,HSV,YUV,Lab,img32;
    dst.convertTo(img32,CV_32F,1.0/255);//将CV_8U类型转换成CV_32F类型
    cvtColor(img32,HSV,COLOR_BGR2HSV);
    cvtColor(img32,YUV,COLOR_BGR2YUV);
    cvtColor(img32,Lab,COLOR_BGR2Lab);
    cvtColor(img32,gray,COLOR_BGR2GRAY);
    imshow("原图",dst);
    imshow("HSV",HSV);
    imshow("YUV",YUV);
    imshow("Lab",Lab);
    imshow("gray",gray);
    waitKey(10000);
    return 0;
}