opencv - 为什么我们要从 RGB 转换为 HSV

Question

我有一张图片，我想检测其中的蓝色矩形。我的老师告诉我:

• 将其转换为 HSV 颜色模型
• 定义一个thresh hold，使其成为我们想要检测的颜色的二值图像

那么我们为什么要这样做呢？为什么我们不直接 thresh hold rgb 图像？谢谢你的回答

Answer 1

您可以找到问题的答案here

基本总结就是HSV更适合物体检测，

OpenCV 通常以 8 位、无符号整数、BGR 格式捕获图像和视频。换句话说，捕获的图像可以被视为 3 个矩阵，BLUE、RED 和 GREEN，整数值范围从 0 到 255。

BGR图像是如何形成的在上图中，每个小方框代表图像的一个像素。在真实图像中，这些像素非常小，人眼无法区分。

通常，人们可以认为 BGR 颜色空间更适合基于颜色的分割。但是 HSV 颜色空间是最适合基于颜色的图像分割的颜色空间。因此，在上述应用程序中，我已将视频原始图像的颜色空间从 BGR 转换为 HSV 图像。

HSV 颜色空间由 3 个矩阵组成，“色调”、“饱和度”和“值”。在 OpenCV 中，'hue'、'saturation' 和 'value' 的取值范围分别为 0-179、0-255 和 0-255。 “色调”表示颜色，“饱和度”表示相应颜色与白色混合的量，“值”表示相应颜色与黑色混合的量。