机器人视觉初级系列(3) - HSV颜色分割

本文探讨了HSV颜色空间在图像处理中的重要性,对比了RGB、HSV和YUV的区别。HSV因其直观性和在颜色分割上的优势被优选,通过设定H、S、V的区间实现颜色空间分割。此外,还介绍了灰度图像的概念,以及如何在HSV色彩空间中进行颜色阈值设定以进行图像分割。

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目的:

本博的目的就是为了更多地了解图像色彩空间,大部分图像计算基于图像色彩空间和图像统计直方图进行计算,而图像色彩空间最常用的有RGB、HSV、YUV三种格式。

任务:

  • 了解图像的常用色彩空间,熟悉图像的基本处理方式,能够使用;

图像色彩空间:

RGB是工业界的一种颜色标准,是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的,这个我就不再介绍了。

RGB

HSV色彩空间即色相、饱和度、明度(英语:Hue, Saturation, Value),基于HSV颜色空间的表示在图像分割、特征提取等领域都有重要的应用。在后面的图像对接的时候我们小组采用了通设置具体的H、S、V区间来做颜色空间的分割。

HSV

YUV颜色空间:采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。两个色差信号是蓝色色差信号B-Y(U)、红色色差信号R

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