计算机中的颜色——纯色、色相色

本文深入探讨了HSV颜色模型,特别是纯色的概念及其计算方法。HSV模型由色相(H)、饱和度(S)和亮度(V)组成,其中纯色是指S=1且V=1的颜色。文章还介绍了如何在纯色和任意颜色之间进行转换。

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前一篇文章介绍了颜色的HSV表示方法,其中H表示色相,亦即表示在色相环上的位置。S表示颜色的纯度,当S=1时,表示颜色最纯,当S=0时,表示颜色没有纯度,此时表示为灰度色。V表示颜色的亮度,当V=1,颜色最亮,当V=0时,亮度最低,此时表示颜色为黑色。

综上所述,当一个颜色(HSV)中的S=1V=1时,此时该颜色表示色相环上的一种颜色。我们定义该颜色为纯色或者是色相色。

由于每种颜色都有H分量,因此任意一种颜色都和一种纯色对应,他们之间的区别是SV值不一样,而H值是一样的。同时,这种对应关系是一种多对一的关系,也就是说,只要几种颜色的H值相同,则他们对应的是同一种纯色。

纯色有什么特点呢?首先纯色也是一种颜色,因此也可以用RGB表示,同时还可以用HSV表示。通过前面的定义可知,用HSV表示的时候,S=1V=1。我们先看前文中的转化公示:

S=1Min/Max

V=Max/255

注:前文中的公式RGB的分量用[01]表示,本文已经转化为[0255],故有所差异

V=1,则Max=255

S=1,则Min=0

由此可见,一个颜色是否是纯色的充要条件是三个颜色分量中,最大分量为255,最小分量为0

前面提到,每种颜色都和一种纯色相对应的关系。那么他们之间一定有一个快速计算的过程,实际上,前文中的计算过程虽明了但复杂了。

已知纯色(RGB)和分量SV,如何计算颜色(R’G’B’

通过推导,有下面的公式:

R’=R×S+255×1S))×V

G’=G×S+255×1S))×V

B’=B×S+255×1S))×V

 

已知颜色(R’G’B’),如何计算纯色(RGB

通过推导,有下面公式:

Max为三个分量的最大值,Min为三个分量的最小值

Max=Min,三个分量一样,此时表示灰度值,直接定义纯色(25500),S=0V=Max

MaxMin

R=255×(R’Min/Max-Min

G=255×(G’Min/Max-Min

B=255×(B’Min/Max-Min

此时计算出的三个分量必定一个是255,一个是0

 

同一个色相的颜色有着一定的相关性,而通过纯色计算得出相关的颜色,能加快计算速度,简化计算过程。

在MATLAB中,如果要交换两个纯色块的颜色,可以通过直接访问和修改对应像素的颜色值来实现。以下是一个简单的示例步骤: 1. 使用`imread`函数读取包含这两个块的图像文件。 2. 使用`imshow`函数显示图像,确认块的位置。 3. 确定要交换颜色的两个块的像素位置。 4. 使用数组索引直接获取和修改这两个位置的像素值。 以下是一个简单的代码示例: ```matlab % 读取图像 img = imread('image.png'); % 显示原始图像 figure; imshow(img); title('原始图像'); % 假设我们知道了两个块的像素坐标分别为 (x1, y1) 和 (x2, y2) x1 = 10; y1 = 20; % 第一个块的坐标 x2 = 40; y2 = 50; % 第二个块的坐标 % 获取两个块的颜色值 color1 = double(img(y1, x1, :)); color2 = double(img(y2, x2, :)); % 交换两个块的颜色值 img(y1, x1, :) = color2; img(y2, x2, :) = color1; % 显示交换颜色后的图像 figure; imshow(img); title('交换颜色后的图像'); ``` 在这个示例中,我们首先读取了一个图像文件,并显示了它。然后,我们指定了两个块的坐标,并通过数组索引获取了这两个位置的颜色值。最后,我们将这两个颜色值交换,并重新显示图像。 需要注意的是,图像通常是以矩阵形式存储的,其中每个元素代表一个像素的颜色。在MATLAB中,彩图像通常是三维矩阵,其中第三个维度表示颜色通道(例如,RGB颜色模型中的红、绿、蓝通道)。
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