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RGB色彩空间是一种比较常见的色彩空间，除此之外比较常见的色彩空间还包括GRAY色彩空间（灰度图像）、YCrCb色彩空间、HSV色彩空间、HLS色彩空间、CIEL＊a＊b＊色彩空间、CIEL＊u＊v＊色彩空间、Bayer色彩空间等。不同的色彩空间从不同的角度理解颜色，表示颜色。简单来说就是，不同的色彩空间是图像的不同表示形式。每个色彩空间都有自己擅长处理的问题，要针对处理的问题，选用不同的色彩空间。 ——计算机视觉40例从入门到精通

1.GRAY色彩空间

$GRAY=0.299\cdot R+0.587\cdot G+0.114\cdot B$
标准转换方式，也是OpenCV中使用的转换方式。有时，也可以采用简化形式完成转换：

$GRAY=\frac{R+G+B}{3}$

当图像由GRAY色彩空间转换至RGB色彩空间（或BGR色彩空间）时，最终所有通道的值都将是相同的，其处理方式如下：

$$\begin{gathered} R=GRAY \\ G=GRAY \\ B=GRAY \end{gathered}$$

2.HSV色彩空间

RGB是从硬件角度提出的色彩空间，是一种被广泛接受的色彩空间。但是，该色彩空间过于抽象，在与人眼匹配的过程中可能存在一定差异，这使人们不能直接通过其值感知具体的色彩。例如，现实中不可能用每种颜料的百分比（RGB色彩空间）来形容一件衣服的颜色，而是更习惯使用直观的方式来感知颜色，HSV色彩空间提供了这样的方式。通过HSV色彩空间，能够更加方便地通过色调、饱和度和明度来感知颜色。其实，除了HSV色彩空间，其他大多数色彩空间都不方便人们直接理解和解释颜色。HSV色彩空间是面向视觉感知的，它从心理学和视觉的角度指出了人眼的色彩知觉，主要包含色调、饱和度、明度三要素。

• 色调H
  色调指光的颜色。色调与混合光谱中的主要光波长相关，如赤、橙、黄、绿、青、蓝、紫分别表示不同的色调。从波长的角度考虑，不同波长的光表现为不同的颜色，这实际上体现的是色调的差异。在HSV色彩空间中，色调H的取值范围是[0，360]，色调值为0表示红色，色调值为300表示品红色。8位位图内每个像素点能表示的值有28=256个，所以在8位位图内表示HSV图像时要把色调在[0，360]范围内的值映射到[0，255]范围内。OpenCV直接把色调的值除以2，得到介于[0，180]的值，以适应8位二进制数（256个灰度级）的存储和表示范围。

• 饱和度S

饱和度指色彩的鲜艳程度，表示色彩的相对纯净度。饱和度取决于色彩中灰色的占比，灰色占比越小，饱和度越高；灰色占比越大，饱和度越低。饱和度最高的色彩就是没有混合任何灰色（包括白色和黑色）的色彩，也就是纯色。灰色是一种极不饱和的颜色，它的饱和度值是0。如果颜色的饱和度很低，那么它计算所得色调就不可靠，因为此时已经没有彩色信息仅剩灰色了。饱和度等于所选颜色的纯度值和该颜色最大纯度值之间的比值，取值范围为[0，1]。当饱和度的值为0时，只有灰度。进行色彩空间转换后，为了适应8位位图的256个灰度级，需要将新色彩空间内的数值映射至[0，255]范围内。也就是说，要将饱和度的值从[0，1]映射到[0，255]。

• 明度V
  明度指人眼感受到的色彩的明亮程度，反映的是人眼感受到的光的明暗程度。该指标与物体的反射度有关，同一个色调会有不同的明度差。对于无彩色（黑、白、灰），白色的明度最高，黑色的明度最低，在黑色与白色之间存在着不同明度的灰色。对于彩色图像来讲，明度值越高，图像越明亮；明度值越低，图像越暗淡。明度是视觉感知中的关键因素，它不依赖于其他性质而独立存在。当彩色图像的明度值低于一定程度时，呈现的是黑白相片效果。明度的范围与饱和度的范围一致，都是[0，1]。同样，明度值在OpenCV内也被映射到[0，255]。

3.色彩空间转换

以下都是python，OpenCV使用cv2.cvtColor()函数实现色彩空间的转换。该函数能够实现多个色彩空间之间的转换，语法格式为

dst = cv2.cvtColor(src,code [,dstCn])

其中：
● dst表示输出图像，与原始输入图像具有相同的数据类型和深度。
● src表示原始输入图像。可以是8位无符号图像、16位无符号图像，或者单精度浮点数图像等。
● code是色彩空间转换码，表3-6展示了部分常见的code值。
● dstCn是目标图像的通道数。如果参数为默认值0，那么通道数自动通过原始输入图像和code得到。