RGB是從顏色發光的原理來設計定的，通俗點說它的顏色混合方式就好像有紅、綠、藍三盞燈，當它們的光相互疊合的時候，色彩相混，而亮度卻等於兩者亮度之總和，越混合亮度越高，即加法混合。

紅、綠、藍三個顏色通道每種色各分為256階亮度，在0時“燈”最弱——是關掉的，而在255時“燈”最亮。當三色灰度數值相同時，產生不同灰度值的灰色調，即三色灰度都為0時，是最暗的黑色調；三色灰度都為255時，是最亮的白色調。

在電腦中，RGB的所謂“多少”就是指亮度，並使用整數來表示。通常情況下，RGB各有256級亮度，用數字表示為從0、1、2...直到255。注意雖然數字最高是255，但0也是數值之一，因此共256級。
256 x 256 x 256 = 16,777,216

在 OpenCV 中有超過 150 中進行顏色空間轉換的方法。但是你以後就會發現我們經常用到的也就兩種： BGR$Gray 和 BGR$HSV。我們要用到的函式是： cv2.cvtColor(input_image， flag)，其中 flag就是轉換型別。

對於 BGR$Gray 的轉換，我們要使用的 flag 就是 cv2.COLOR_BGR2GRAY。同樣對於 BGR$HSV 的轉換，我們用的 flag 就是 cv2.COLOR_BGR2HSV。

 

image = imread('image.jpg')
(R, G, B) = cv2.split(image)
zeros = np.zeros(image.shape[:2],dtype='uint8')
show(cv2.merge([R,zeros,zeros]))
show(cv2.merge([zeros,G,zeros]))
show(cv2.merge([zeros,zeros,B]))
 

HSV

HSV是一種比較直觀的顏色模型，HSV顏色空可以更好的數字化處理顏色。這個模型中顏色的引數分別是：色調（H, Hue），飽和度（S,Saturation），明度（V, Value）。

色調H:

用角度度量，取值範圍為0°～360°，從紅色開始按逆時針方向計算，紅色為0°，綠色為120°,藍色為240°。它們的補色是：黃色為60°，青色為180°,品紅為300°

飽和度S:

飽和度S表示顏色接近光譜色的程度。一種顏色，可以看成是某種光譜色與白色混合的結果。其中光譜色所佔的比例愈大，顏色接近光譜色的程度就愈高，顏色的飽和度也就愈高。飽和度高，顏色則深而豔。光譜色的白光成分為0，飽和度達到最高。通常取值範圍為0%～100%，值越大，顏色越飽和。

明度V:

明度表示顏色明亮的程度，對於光源色，明度值與發光體的光亮度有關；對於物體色，此值和物體的透射比或反射比有關。通常取值範圍為0%（黑）到100%（白）

image = imread('image.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV)
zeros = np.zeros(image.shape[:2],dtype='uint8')
for (name,chan) in zip(('H','S','V'), cv2.split(hsv)):
    cv2.imshow(name,chan)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

L*a*b*

CIE1976Lab色空間（CIE LAB 色空間），是1976年由國際照明學會（CIE）推薦的均勻色空間。Lab顏色空間用於計算機色調調整和彩色校正。該空間是三維直角座標系統。是目前最受廣用的測色系統。以明度L和色度座標a、b來表示顏色在色空間中的位置。l表示顏色的明度，a正值表示偏紅，負值表示偏綠；b*正值表示偏黃，負值表示偏藍

L* 表示顏色的明度；

a* 正值表示紅色，負值表示綠色；

b* 正值表示黃色，負值表示藍色；

image = imread('image.jpg')
lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2LAB)
zeros = np.zeros(image.shape[:2],dtype='uint8')
for (name,chan) in zip(('L','A','B'), cv2.split(lab)):
    cv2.imshow(name,chan)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Grayscale

灰階影象就是黑白圖片，通過調節灰度值來顯示影像

image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('original',image)
cv2.imshow('gray',gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()