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Convierta del HSV al espacio de color RGB

El espacio de color HSV (tono, saturación, valor) es utilizado a menudo por personas que están seleccionando colores (por ejemplo, de pinturas o tintas) de una rueda de color o paleta, porque se corresponde mejor a cómo la gente experimenta el color que el espacio de color RGB hace. Las funciones y convertir imágenes entre los espacios de color RGB y HSV.rgb2hsvhsv2rgb

Nota

y el software no soportan el espacio de color HSI (tono, saturación, intensidad).MATLAB®Image Processing Toolbox™ Sin embargo, si desea trabajar con datos de color en términos de matiz, saturación e intensidad, el espacio de color HSV es muy similar. Otra opción es utilizar el espacio de color LCH (luminosidad, croma y matiz), que es una transformación polar del espacio de color CIE, véase.L*a*b*Espacios de color independientes del dispositivo

Como el matiz varía de 0 a 1,0, los colores correspondientes varían de rojo a través de amarillo, verde, cian, azul, magenta y de nuevo a rojo, por lo que en realidad hay valores rojos en 0 y 1,0. Como la saturación varía de 0 a 1,0, los colores correspondientes (matices) varían de insaturados (tonos de gris) a completamente saturado (sin componente blanco). Como valor, o brillo, varía de 0 a 1,0, los colores correspondientes se vuelven cada vez más brillantes.

La figura siguiente ilustra el espacio de color del HSV.

Ilustración del espacio de color del HSV

Convierta la imagen RGB a HSV y explore el espacio de color HSV

En este ejemplo se muestra cómo convertir una imagen RGB en el espacio de color HSV mediante la función.rgb2hsv A continuación, el ejemplo muestra los planos de color HSV independientes (matiz, saturación y valor) de una imagen sintética.

Convierta una imagen RGB en una imagen de HSV

Leer una imagen RGB en el espacio de trabajo.

RGB = imread('peppers.png'); 

Conviértalo al espacio de color HSV.

HSV = rgb2hsv(RGB); 

Mira más de cerca el espacio de color HSV

Para una inspección más cercana del espacio de color HSV, cree una imagen RGB sintética.

RGB=reshape(ones(64,1)*reshape(jet(64),1,192),[64,64,3]); 

Convierta la imagen RGB sintética al espacio de color HSV.

HSV=rgb2hsv(RGB); 

Divida la versión HSV de la imagen sintética en sus planos componentes: matiz, saturación y valor.

[h s v] = imsplit(HSV); 

Visualice los planos de color de HSV individuales con la imagen original.

montage({h, s, v, RGB}, 'BorderSize', 10); 

Como ilustra la imagen del plano de matiz de la figura anterior, los valores de matiz hacen una transición lineal de alta a baja. Si compara la imagen del plano de matiz con la imagen original, puede ver que los tonos de azul profundo tienen los valores más altos y los tonos de rojo profundo tienen los valores más bajos. (Como se indicó anteriormente, hay valores de rojo en ambos extremos de la escala de matiz. Para evitar confusiones, la imagen de muestra solo utiliza los valores rojos desde el principio del intervalo de matiz.)

La saturación se puede pensar como la pureza de un color. Como muestra la imagen de plano de saturación, los colores con la saturación más alta tienen los valores más altos y se representan como blanco. En el centro de la imagen de saturación, observe los distintos tonos de gris. Estos corresponden a una mezcla de colores; los cisnes, los greens y los tonos amarillos son mezclas de colores verdaderos. El valor es aproximadamente equivalente al brillo, y observará que las áreas más brillantes del plano de valor corresponden a los colores más brillantes de la imagen original.