3、HSV颜色模型
HSV是色度（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）的简写，通过名字也可以看出来该模型通过这三个特性对颜色进行描述。色度是色彩的基本属性，就是平时常说的颜色，例如红色，蓝色等；饱和度是指颜色的纯度，饱和度越高色彩越纯越艳，饱和度越低色彩则逐渐地变灰变暗，饱和度的取值范围是由0到100%；亮度是颜色的明亮程度，其取值范围由0到计算机中允许的最大值。由于色度、饱和度和亮度的取值范围不同，因此其颜色空间模型用锥形表示，其形状如图3-2所示。相比于RGB模型三个颜色分量与最终颜色联系不直观的缺点，HSV模型更加符合人类感知颜色的方式：颜色、深浅以及亮暗。
4、Lab颜色模型
Lab颜色模型弥补了RGB模型的不足，是一种设备无关的颜色模型，是一种基于生理特征的颜色模型。在模型中L表示亮度（Luminosity），a和b是两个颜色通道，两者的取值区间都是由-128到+127，其中a通道数值由小到大对应的颜色是从绿色变成红色，b通道数值由小到大对应的颜色是由蓝色变成黄色。其构成的颜色空间是一个球形。
5、RAY颜色模型
GRAY模型并不是一个彩色模型，他是一个灰度图像的模型，其命名使用的是英文单词gray的全字母大写。灰度图像只有单通道，灰度值根据图像位数不同由0到最大依次表示由黑到白，例如8UC1格式中，由黑到白被量化成了256个等级，通过0-255表示，其中255表示白色。彩色图像具有颜色丰富、信息含量大的特性，但是灰度图在图像处理中依然具有一定的优势。例如，灰度图像具有相同尺寸相同压缩格式所占容量小，易于采集，便于传输等优点。常用的RGB模型转成灰度图的方式如式中所示。
Gray = R * 0.3 + G * 0.59 + B * 0.11
6、不同颜色模型间的互相转换
针对图像不同颜色模型之间的相互转换，OpenCV 4提供了cvtColor()函数用于实现转换功能，该函数的函数原型在代码清单3-1中给出。
代码清单3-1 cvtColor()函数原型
void cv::cvtColor(InputArray src,
OutputArray dst,
int code,
int dstCn = 0
)
src：待转换颜色模型的原始图像。
dst：转换颜色模型后的目标图像。
code：颜色空间转换的标志，如由RGB空间到HSV空间。常用标志及含义在表3-1中给出。
dstCn：目标图像中的通道数，如果参数为0，则从src和代码中自动导出通道数。
函数用于将图像从一个颜色模型转换为另一个颜色模型，前两个参数用于输入待转换图像和转换颜色空间后目标图像，第三个参数用于声明该函数具体的转换模型空间，常用的标志在表3-1中给出，读者可以自行查阅OpenCV 4的教程了解详细的标志。第四个参数在一般情况下不需要特殊设置，使用默认参数即可。需要注意的是该函数变换前后的图像取值范围，由于8位无符号图像的像素由0到255，16位无符号图像的像素由0-65535，而32位浮点图像的像素是由0到1，因此一定要注意目标图像的像素范围。在线性变换的情况下，范围问题不需要考虑，目标图像的像素不会超出范围。如果在非线性变换的情况下，应将输入RGB图像归一化到适当的范围以内获得正确的结果，例如将8位无符号图像转成32位浮点图像，需要先将图像像素通过除以255缩放到0到1范围内，以防止产生错误结果。如果转换过程中添加了alpha通道（RGB模型中第四个通道，表示透明度），则其值将设置为相应通道范围的最大值：CV_8U为255，CV_16U为65535，CV_32F为1
表3-1 cvtColor()函数颜色模型转换常用标志参数
标志参数
简记
作用
COLOR_BGR2BGRA
0
对RGB图像添加alpha通道
COLOR_BGR2RGB
4
彩色图像通道颜色顺序的更改
COLOR_BGR2GRAY
10
彩色图像转成灰度图像
COLOR_GRAY2BGR
8
灰度图像转成彩色图像（伪彩色）
COLOR_BGR2YUV
82
RGB颜色模型转成YUV颜色模型
COLOR_YUV2BGR
84
YUV颜色模型转成RGB颜色模型
COLOR_BGR2HSV
40
RGB颜色模型转成HSV颜色模型
COLOR_HSV2BGR
54
HSV颜色模型转成RGB颜色模型
COLOR_BGR2Lab
44
RGB颜色模型转成Lab颜色模型
COLOR_Lab2BGR
56
Lab颜色模型转成RGB颜色模型
为了直观的感受同一张图像在不同颜色空间中的样子，在代码清单3-2中给出了前面几种颜色模型互相转换的程序，运行结果如图3-4所示。需要说明的是Lab颜色模型具有负数，而通过imshow()函数显示的图像无法显示负数，因此在结果中给出了Image Watch插件显示图像在Lab模型中的样子。在程序中，我们为了防止转换后出现数值越界的情况，先将CV_8U类型转成CV_32F类型后再进行颜色模型的转换。
代码清单3-2 myCvColor.cpp图像颜色模型互相转换
1. #include
2. #include
3. #include
4.
5. using namespace std;
6. using namespace cv;
7.
8. int main()
9. {
10. Mat img = imread("ming.png");
11. if (img.empty())
12. {
13. cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;
14. return -1;
15. }
16. Mat gray, HSV, YUV, Lab, img32;
17. img.convertTo(img32, CV_32F, 1.0 / 255); //将CV_8U类型转换成CV_32F类型
18. //img32.convertTo(img, CV_8U, 255); //将CV_32F类型转换成CV_8U类型
19. cvtColor(img32, HSV, COLOR_BGR2HSV);
20. cvtColor(img32, YUV, COLOR_BGR2YUV);
21. cvtColor(img32, Lab, COLOR_BGR2Lab);
22. cvtColor(img32, gray, COLOR_BGR2GRAY);
23. imshow("原图", img32);
24. imshow("HSV", HSV);
25. imshow("YUV", YUV);
26. imshow("Lab", Lab);
27. imshow("gray", gray);
28. waitKey(0);
29. return 0;
30. }