颜色是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应，我们肉眼所见到的光线，是由波长范围很窄的电磁波产生的，不同波长的电磁波表现为不同的颜色，对色彩的辨认是肉眼受到电磁波辐射能刺激后所引起的一种视觉神经的感觉。颜色具有三个特性，即色相，饱和度和明亮度。简单讲就是光线照到物体，反射到眼中的部分被大脑感知，引起的一种感觉。通过色相（Hue）、饱和度（Saturation）和明亮度（Value）来表示，即我们常说的HSV颜色空间。当然，颜色有不止一种表示方法，颜色空间在不同的标准下有不同的表现形式，常见的颜色空间有 RGB，HSV，YUV等。下面对不同的颜色空间进行介绍。

RGB颜色空间

RGB 是我们接触最多的颜色空间，由三个通道表示一幅图像，分别为红色(R)，绿色(G)和蓝色(B)。这三种颜色的不同组合可以形成几乎所有的其他颜色。

RGB 颜色空间是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间，比较容易理解。RGB 颜色空间利用三个颜色分量的线性组合来表示颜色，任何颜色都与这三个分量有关，而且这三个分量是高度相关的，所以连续变换颜色时并不直观，想对图像的颜色进行调整需要更改这三个分量才行。

自然环境下获取的图像容易受自然光照、遮挡和阴影等情况的影响，即对亮度比较敏感。而 RGB 颜色空间的三个分量都与亮度密切相关，即只要亮度改变，三个分量都会随之相应地改变，而没有一种更直观的方式来表达。

但是人眼对于这三种颜色分量的敏感程度是不一样的，在单色中，人眼对红色最不敏感，蓝色最敏感，所以 RGB 颜色空间是一种均匀性较差的颜色空间。如果颜色的相似性直接用欧氏距离来度量，其结果与人眼视觉会有较大的偏差。对于某一种颜色，我们很难推测出较为精确的三个分量数值来表示。

所以，RGB 颜色空间适合于显示系统，却并不适合于图像处理。

HSV颜色空间

HSV(Hue, Saturation, Value)，也称六角锥体模型(Hexcone Model)，是一种较为直观的颜色模型，包含色调(H)，饱和度(S)和明度(V)三个参数。在 HSV 颜色空间下，比RGB更容易跟踪某种颜色的物体，常用于分割指定颜色的物体。

如果将色彩分类，可分为含有颜色的有彩色与不含颜色的无彩色（黑、白、灰）两种。在有彩色中，红、蓝、黄等颜色的种类即称为“色相（Hue）”。作为主要色相有红、黄、绿、蓝、紫。以这些色相为中心，按照颜色的光谱将颜色排列成环状的图形我们称之为“色相环”。使用此色相环我们即可求得中间色与补色。

饱和度（Saturation）是指颜色的鲜艳度，表示色相的强弱。颜色较深鲜艳的色彩表示“饱和度较高”，相反颜色较浅发暗的色彩表示“饱和度较低”。饱和度最高的颜色称为“纯色”，饱和度最低的颜色（完全没有鲜艳度可言的颜色）即为无彩色。

明亮度（Value）表示颜色的明暗程度。无论有彩色还是无彩色都具有明亮度。明亮的颜色表示“明亮度较高”，相反暗的颜色表示“明亮度较低”。无论有彩色还是无彩色，明亮度最高的颜色即为白色，明亮度最低的颜色即为黑色。也就是说，有彩色的明亮度可用与该亮度对应的无彩色的程度进行表示。

HSV 对用户来说是一种比较直观的颜色模型。我们可以很轻松地得到单一颜色，即指定颜色角H，并让V=S=1，然后通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要的颜色。

RGB颜色空间更加面向于工业，而HSV更加面向于用户，大多数做图像识别这一块的都会运用HSV颜色空间，因为HSV颜色空间表达起来更加直观！

YUV颜色空间

YUV(也称YCbCr)：Y代表明亮度，UV的作用是描述影响色彩及饱和度。主要的采样格式有YUV4:2:0、YUV4:2:2、和YUV4:4:4。

YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法。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。如果只有Y信号分量而没有U，V信号分量，那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机的相容问题,使黑白电视机也能接收彩色电视信号。

其中“Y”表示明亮度(Luminance或Luma)，也就是灰阶值；而“U”和“V” 表示的则是色度(Chrominance或Chroma)，作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。YUV最大的优点在于只需占用极少的频宽(RGB要求三个独立的视频信号同时传输)。