在图像处理中，最常用的颜色空间是RGB模型，常用于颜色显示和图像处理，三维坐标的模型形式，非常容易被理解。而HSV模型，是针对用户观感的一种颜色模型，侧重于色彩表示，什么颜色、深浅如何、明暗如何。第一次接触HSV，书本里首先抛出的是一个圆锥模型，由于很少使用HSV，所以印象不深刻，但看一些资料时，HSV的概念时不时出来骚扰一些人的神经，所以，弄清楚HSV与RGB的关系，建立直观的印象是很有必要的。
1. RGB模型。
三维坐标：
原点到白色顶点的中轴线是灰度线，r、g、b三分量相等，强度可以由三分量的向量表示。
用RGB来理解色彩、深浅、明暗变化：
色彩变化： 三个坐标轴RGB最大分量顶点与黄紫青YMC色顶点的连线
深浅变化：RGB顶点和CMY顶点到原点和白色顶点的中轴线的距离
明暗变化：中轴线的点的位置，到原点，就偏暗，到白色顶点就偏亮
RGB模型也称为加色法混色模型。它是以RGB三色光互相叠加来实现混色的方法，因而适合于显示器等发光体的显示。其混色规律是：以等量的红、绿、蓝基色光混合时。
如果是三原色光中的两种色光（注意，不是颜料）进行等比例混合的话，那么，得到的结果是品红、黄、青三色光。
红+绿=黄
红+蓝=品红
绿+蓝=青
红+绿+蓝=白
三种基色光全无=黑
这是色光混合，称为加色混合法。加色法的混色规律可用图表示。
其配色方程描述：
F(物体颜色)=R（红色的百分比）+G（绿色的百分比）+B（蓝色的百分比）
如果就是这三种颜料相混的话，那么，大体上，红+绿=暗灰红；红+蓝=紫色；绿+蓝=青绿色。
这是色彩混合，称为减色混合法。
切记，色光混合跟颜料混合是不同性质的。
PS: 光学的分析
三原色RGB混合能形成其他的颜色，并不是说物理上其他颜色的光是由三原色的光混合形成的，每种单色光都有自己独特的光谱，如黄光是一种单色光，但红色与绿色混合能形成黄色，原因是人的感官系统所致，与人的生理系统有关。
只能说“将三原色光以不同的比例复合后，对人的眼睛可以形成与各种频率的可见光等效的色觉。”
1,）HSV颜色模型
倒锥形模型：
这个模型就是按色彩、深浅、明暗来描述的。模型中颜色的参数分别是：色彩（H），纯度（S），明度（V）。
H是色彩
S是深浅， S = 0时，只有灰度
V是明暗，表示色彩的明亮程度，但与光强无直接联系，（意思是有一点点联系吧）。
HSV模型的三维表示从RGB立方体演化而来。设想从RGB沿立方体对角线的白色顶点向黑色顶点观察，就可以看到立方体的六边形外形。六边形边界表示色彩，水平轴表示纯度，明度沿垂直轴测量。
HSV六棱锥
H参数表示色彩信息，即所处的光谱颜色的位置。该参数用一角度量来表示，红、绿、蓝分别相隔120度。互补色分别相差180度。
纯度S为一比例值，范围从0到1，它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率。S=0时，只有灰度。
V表示色彩的明亮程度，范围从0到1。有一点要注意：它和光强度之间并没有直接的联系。
HSV对用户来说是一种直观的颜色模型。我们可以从一种纯色彩开始，即指定色彩角H，并让V=S=1，然后我们可以通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要的颜色。增加黑色可以减小V而S不变，同样增加白色可以减小S而V不变。例如，要得到深蓝色，V=0.4 S=1 H=240度。要得到淡蓝色，V=1 S=0.4 H=240度。
一般说来，人眼最大能区分128种不同的色彩，130种色饱和度，23种明暗度。如果我们用16Bit表示HSV的话，可以用7位存放H，4位存放S，5位存放V，即745或者655就可以满足我们的需要了。
由于HSV是一种比较直观的颜色模型，所以在许多图像编辑工具中应用比较广泛，如Photoshop（在Photoshop中叫HSB）等等，但这也决定了它不适合使用在光照模型中，许多光线混合运算、光强运算等都无法直接使用HSV来实现。
顺便提一下，另外一种直观颜色模型是HSL模型，该模型中前两个参数和HSV一样，而L表示亮度。它的三维表示为一双棱锥。因为用的不多，这里就不详细讲了。
HSV在图像处理应用：
HSV在用于指定颜色分割时，有比较大的作用。
H和S分量代表了色彩信息。
分割应用：
用H和S分量来表示颜色距离，颜色距离指代表两种颜色之间的数值差异。
Androutsos等人通过实验对HSV颜色空间进行了大致划分，亮度大于75%并且饱和度大于20%为亮彩色区域，亮度小于25%为黑色区域，亮度大于75%并且饱和度小于20%为白色区域，其他为彩色区域。
对于不同的彩色区域，混合H与S变量，划定阈值，即可进行简单的分割。
3. RGB与HSV的联系
RGB转化到HSV的算法
max=max(R,G,B)
min=min(R,G,B)
if R = max, H = (G-B)/(max-min)
if G = max, H = 2 + (B-R)/(max-min)
if B = max, H = 4 + (R-G)/(max-min)
H = H * 60
if H < 0, H = H + 360
V=max(R,G,B)
S=(max-min)/max
HSV转化到RGB的算法
if s = 0
R=G=B=V
else
H /= 60;
i = INTEGER(H)
f = H – i
a = V * ( 1 – s )
b = V * ( 1 – s * f )
c = V * ( 1 – s * (1 – f ) )
switch(i)
case 0: R = V; G = c; B = a;
case 1: R = b; G = v; B = a;
case 2: R = a; G = v; B = c;
case 3: R = a; G = b; B = v;
case 4: R = c; G = a; B = v;
case 5: R = v; G = a;B = b;
从上面的直观的理解，把RGB三维坐标的中轴线立起来，并扁化，就能形成HSV的锥形模型了。
但V与强度无直接关系，因为它只选取了RGB的一个最大分量。而RGB则能反映光照强度（或灰度）的变化。
v = max(r, g, b)
由RGB到HSV的转换：
“ HSV对用户来说是一种直观的颜色模型。我们可以从一种纯色彩开始，即指定色彩角H，并让V=S=1，然后我们可以通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要的颜色。增加黑色可以减小V而S不变，同样增加白色可以减小S而V不变。例如，要得到深蓝色，V=0.4 S=1 H=240度。要得到淡蓝色，V=1 S=0.4 H=240度。” –百度百科
代码：
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
using namespace std;
bool g_isdown;
CvRect g_rect;
//鼠标回调函数
void my_callback(int event,int x,int y,int flags,void *param);
//将image图像的rect区域部分做加亮处理
void high_light(IplImage *image,CvRect rect);
int main()
{
IplImage *orginal_image=cvLoadImage(“f.jpg”);
//断言，如果条件返回错误，则终止程序执行
assert(orginal_image!=NULL);
IplImage *temp_image=cvCreateImage(cvGetSize(orginal_image),orginal_image->depth,orginal_image->nChannels);
assert(temp_image!=NULL);
cvNamedWindow(“show”);
cvSetMouseCallback(“show”,my_callback,(void *)temp_image);
while(1)
{
IplImage *temp_image=cvCloneImage(orginal_image);
if(true==g_isdown)
{
high_light(temp_image,g_rect);
}
else
{
high_light(temp_image,g_rect);
}
cvShowImage(“show”,temp_image);
cvSaveImage(“result.jpg”,temp_image);
if(27==cvWaitKey(30))//27是Esc键
{
break;
}
}
cvDestroyAllWindows();
return 0;
}
//回调函数
void my_callback(int event,int x,int y,int flags,void *praram)
{
IplImage *image=(IplImage *)(praram);
switch(event)
{
case CV_EVENT_LBUTTONDOWN://左键点击
{
g_isdown=true;
g_rect=cvRect(x,y,0,0);//起点
}
break;
case CV_EVENT_MOUSEMOVE://鼠标移动，计算矩形框的高和宽
{
if(true==g_isdown)
{
g_rect.width=x-g_rect.x;
g_rect.height=y-g_rect.y;
}
}
break;
case CV_EVENT_LBUTTONUP://左键松开
{
g_isdown=false;
if(g_rect.width<0)
{
g_rect.x=g_rect.x+g_rect.width;
g_rect.width*=-1;
}
if(g_rect.height<0)
{
g_rect.y=g_rect.y+g_rect.height;
g_rect.height*=-1;
}
high_light(image,g_rect);//加亮处理
}
break;
}
}
效果：
这个程序主要是通过鼠标按键画一个矩形框，然后当松手时，在原图上形成一个高亮框。高亮框用以突出图像的某一部分，以便针对处理该区域。这个实验对人工界面的智能操作和模式识别具有重要的意义。
