影象彩色空間互轉在影象處理中應用非常廣泛，而且很多演算法只對灰度圖有效；另外，相比rgb，其他顏色空間(比如hsv、hsi)更具可分離性和可操作性，所以很多影象演算法需要將影象從rgb轉為其他顏色空間，所以影象彩色互轉是十分重要和關鍵的。
1.相關顏色空間的原理介紹
2.顏色空間互轉理論的介紹
3.opencv**實踐
4.動手實踐並打卡（讀者完成）
rgb顏色空間 基於顏色的加法混色原理，從黑色不斷疊加red，green，blue的顏色，最終可以得到白色，如圖：
將r、g、b三個通道作為笛卡爾座標系中的x、y、z軸，就得到了一種對於顏色的空間描述，如圖：
對於彩色圖轉灰度圖，有乙個很著名的心理學公式：
gray = r * 0.299 + g * 0.587 + b * 0.114
hsv是一種將rgb色彩空間中的點在倒圓錐體中的表示方法。hsv即色相(hue)、飽和度(saturation)、明度(value)，又稱hsb(b即brightness)。色相是色彩的基本屬性，就是平常說的顏色的名稱，如紅色、黃色等。飽和度（s）是指色彩的純度，越高色彩越純，低則逐漸變灰，取0-100%的數值。明度（v），取0-max(計算機中hsv取值範圍和儲存的長度有關)。hsv顏色空間可以用乙個圓錐空間模型來描述。圓錐的頂點處，v=0，h和s無定義，代表黑色。圓錐的頂面中心處v=max，s=0，h無定義，代表白色。
rgb顏色空間中，三種顏色分量的取值與所生成的顏色之間的聯絡並不直觀。而hsv顏色空間，更類似於人類感覺顏色的方式，封裝了關於顏色的資訊：「這是什麼顏色？深淺如何？明暗如何？
hsv模型
這個模型就是按色彩、深淺、明暗來描述的。
h是色彩；
s是深淺， s = 0時，只有灰度；
v是明暗，表示色彩的明亮程度，但與光強無直接聯絡。
應用：可以用於偏光矯正、去除陰影、影象分割等
或
彩色轉為黑色
#獲取的寬和高
width,height = img.shape[:2][::-1]
#將縮小便於顯示**
img_resize = cv2.resize(img,
(int(width),int(height)),interpolation=cv2.inter_cubic)
cv2.imshow("img",img_resize)
print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize)))
#將轉為灰度圖
hsv轉為rgb
from cv2 import cv2
import numpy as np
#三種藍色的hsv
blues =[[120, 178, 255], [120, 153, 255], [120, 127, 255]]
img0 = np.ones((2,2),dtype=np.uint8)
rgb_img = cv2.cvtcolor(img0,cv2.color_gray2rgb) #rgb
blues_rgb =
for i in blues:
h,s,v = (i[0],i[1],i[2])
rgb_img[:,:,:] = (h,s,v)
rgb = cv2.cvtcolor(rgb_img, cv2.color_hsv2rgb)
print(blues_rgb)
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