RGB顏色機(jī)制

起源

RGB三原色起源于上世紀(jì)初1809年Thomas Young提出視覺(jué)的三原色學(xué)說(shuō)，隨后Helmholtz在1824年也提出了三原色學(xué)說(shuō)：即：視網(wǎng)膜存在三種視錐細(xì)胞，分別含有對(duì)紅、綠、藍(lán)三種光線敏感的視色素，當(dāng)一定波長(zhǎng)的光線作用于視網(wǎng)膜時(shí)，以一定的比例使三種視錐細(xì)胞分別產(chǎn)生不同程度的興奮，這樣的信息傳至大腦中樞，就產(chǎn)生某一種顏色的感覺(jué)。

在顯示器發(fā)明之后，從黑白顯示器發(fā)展到彩色顯示器，人們開(kāi)始使用發(fā)出不同顏色的光的熒光粉（CRT，等離子體顯示器），或者不同顏色的濾色片（LCD），或者不同顏色的半導(dǎo)體發(fā)光器件（OLED和LED大型全彩顯示牌）來(lái)形成色彩，無(wú)一例外的選擇了Red,Green,Blue這3種顏色的發(fā)光體作為基本的發(fā)光單元。通過(guò)控制他們發(fā)光強(qiáng)度，組合出了人眼睛能夠感受到的大多數(shù)的自然色彩。

計(jì)算機(jī)顯示彩色圖像的時(shí)候也不例外，最終顯示的時(shí)候，要控制一個(gè)像素中Red,Green,Blue的值，來(lái)確定這個(gè)像素的顏色。計(jì)算機(jī)中無(wú)法模擬連續(xù)的存儲(chǔ)從最暗到最亮的量值，而只能以數(shù)字的方式表示。于是，結(jié)合人眼睛的敏感程度，使用3個(gè)字節(jié)（3*8位）來(lái)分別表示一個(gè)像素里面的Red,Green 和Blue的發(fā)光強(qiáng)度數(shù)值，這就是常見(jiàn)的RGB格式。我們可以打開(kāi)畫圖板，在自定義顏色工具框中，輸入r,g,b值，得到不同的顏色。

概述

RGB顏色空間以R(Red:紅)、G(Green:綠)、B(Blue:藍(lán))三種基本色為基礎(chǔ)，進(jìn)行不同程度的疊加，產(chǎn)生豐富而廣泛的顏色，所以俗稱三基色模式。

RGB空間是生活中最常用的一個(gè)顏色顯示模型，電視機(jī)、電腦的CRT顯示器等大部分都是采用這種模型。自然界中的任何一種顏色都可以由紅、綠、藍(lán)三種色光混合而成，現(xiàn)實(shí)生活中人們見(jiàn)到的顏色大多是混合而成的色彩。

肉眼可以識(shí)別世界上的所有顏色，而RGB幾乎可以組合成世界上所有的顏色！

RGB的顏色范圍

以RGB24為例，RGB24的每個(gè)元素在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中占用1個(gè)字節(jié)，1個(gè)字節(jié)等于8個(gè)bit位，所以RGB每個(gè)元素的取值范圍為：0~255。

那么三色組合起來(lái)256x256x256=16777216(一千六百七十七萬(wàn)七千二百一十六)種顏色。由于人眼的解析度有限，以3個(gè)字節(jié)來(lái)描述顏色以及完全夠用了，甚至有點(diǎn)多余。

單通道與多通道

單通道

俗稱灰度圖，每個(gè)像素點(diǎn)只能有一個(gè)值表示顏色，它的像素值在0到255之間，0是黑色，255是白色，中間值是一些不同等級(jí)的灰色，可以說(shuō)灰度是黑與白之間的過(guò)渡色！

注意這個(gè)值不是RGB里的任何一個(gè)元素，顯示設(shè)備是直接通過(guò)CRT(彩色陰極射線顯像管)將單通道里的像素值顯示黑白色圖像，值越高黑色圖越亮，一般灰度值大小不會(huì)超過(guò)125！

多通道

多通道也就是RGB三原色，每個(gè)像素點(diǎn)有三個(gè)字節(jié)來(lái)表示（RGB），分別最大取值范圍是0-255，可以組合成千萬(wàn)種顏色。

圖像處理優(yōu)勢(shì)對(duì)比

單通道往往應(yīng)用于圖像處理，因?yàn)閱瓮ǖ乐挥幸粋€(gè)像素點(diǎn)(一個(gè)字節(jié))，所以相比多通道三個(gè)字節(jié)，處理速度上要尤為的快！

而且單通道能將圖像以灰度形式顯示出來(lái)，不會(huì)影響圖像識(shí)別，和特征提??！

多通道以原圖的形式將圖像展示出來(lái)，所以可以提取特征很多，識(shí)別率高！

例如：

多通道也可以組合成灰度圖，上面說(shuō)過(guò)，紅+綠+藍(lán)=白色，注意這里補(bǔ)充一下，只有在三色相等時(shí)才會(huì)組合成白色！

深度學(xué)習(xí)圖像處理中，像素值越大意味著什么

在深度學(xué)習(xí)圖像處理中，像素值的大小通常與圖像中特定特征的強(qiáng)度或明顯性有關(guān)。這是因?yàn)閳D像是通過(guò)像素值（通常在0到255之間）來(lái)表示的，這些像素值捕捉顏色和亮度信息。以下是像素值大小在圖像處理中的重要性：

1. 顏色和亮度信息：在標(biāo)準(zhǔn)的RGB顏色模式中，一個(gè)像素由紅、綠、藍(lán)三種顏色的強(qiáng)度組成，每種顏色的強(qiáng)度一般在0到255之間。高像素值通常表示更亮的顏色或更高的亮度。例如，在灰度圖像中，像素值接近255通常表示白色，而接近0則表示黑色。

2. 特征強(qiáng)度：在圖像處理中，高像素值通常表示圖像中某個(gè)區(qū)域的特征更加明顯。例如，在邊緣檢測(cè)中，邊緣附近的像素值會(huì)有顯著的變化，表示邊緣的存在。

3. 對(duì)比度和紋理：圖像的對(duì)比度通常與像素值的范圍和分布有關(guān)。高對(duì)比度的圖像有較大的像素值范圍，這有助于突出顯示紋理和圖案。在深度學(xué)習(xí)中，模型可以利用這種對(duì)比度來(lái)識(shí)別和理解圖像的內(nèi)容。

4. 特征映射和激活：在深度學(xué)習(xí)模型中，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），模型通過(guò)應(yīng)用濾波器來(lái)處理圖像，并生成特征映射。在這些特征映射中，高像素值通常表示模型在該位置檢測(cè)到了某個(gè)特定特征。

因此，在深度學(xué)習(xí)圖像處理中，像素值的大小是解釋圖像內(nèi)容的關(guān)鍵因素之一。然而，需要注意的是，圖像的解釋不僅依賴于單個(gè)像素值，還依賴于像素之間的關(guān)系、模型的架構(gòu)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性等因素。

OpenCV 為什么使用 BGR 顏色格式

優(yōu)秀設(shè)計(jì)的要素之一是最少驚訝原則（又名最少驚訝原則）。好的直觀設(shè)計(jì)讓用戶不去思考。

當(dāng)你看到門上有把手時(shí)，你想拉它。當(dāng)你看到一扇帶有金屬板的門時(shí)，你想推它。這些是門的使用者的期望，當(dāng)門的設(shè)計(jì)者尊重這些期望時(shí)，用戶可以在不施加任何精神能量的情況下使用門。但如果設(shè)計(jì)與用戶的期望不一致，一個(gè)簡(jiǎn)單的開(kāi)門動(dòng)作就會(huì)成為一種精神負(fù)擔(dān)。

OpenCV 是一個(gè)非常有用的庫(kù)，但是當(dāng)涉及到最小意外原則時(shí)，它是一場(chǎng)不合格的災(zāi)難。當(dāng)我在 MATLAB 中編寫計(jì)算機(jī)視覺(jué)代碼時(shí)，我很少參考文檔。在使用 OpenCV 時(shí)，我在瀏覽器選項(xiàng)卡中永久打開(kāi)文檔。

OpenCV 似乎是按照最大驚喜的原則構(gòu)建的！這一切都始于默認(rèn)的 BGR 像素格式。它不能很好地與使用標(biāo)準(zhǔn) RGB 像素格式的庫(kù)配合使用。例如，當(dāng)您在 OpenCV 中使用imread讀取圖像后嘗試使用matplotlib顯示圖像時(shí)，結(jié)果看起來(lái)很有趣。

“當(dāng)其他人和他們的阿姨都使用 RGB 時(shí)，為什么不使用 RGB 呢？”

幾個(gè)月前，當(dāng)我在 OpenCV 的創(chuàng)始人 Gary Bradski 博士的一次會(huì)議上見(jiàn)到他時(shí)，我就向他提出了這個(gè)問(wèn)題，盡管我省略了關(guān)于每個(gè)人和他們的阿姨使用 RGB 的部分。他用另一個(gè)問(wèn)題回答了我的問(wèn)題。

“為什么美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)鐵路軌距是 4 英尺 8.5 英寸？”

這個(gè)問(wèn)題的答案當(dāng)然是“因?yàn)榱_馬馬的屁股！”

對(duì)于那些不知道這個(gè)不那么真實(shí)的故事的人，我從snopes復(fù)制了以下內(nèi)容

美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)鐵路軌距（兩根鐵軌之間的寬度）為 4 英尺 8.5 英寸。這是一個(gè)極其奇數(shù)的數(shù)字。為什么使用該儀表？

因?yàn)檫@就是英國(guó)人建造鐵路的方式，而美國(guó)鐵路是由英國(guó)僑民建造的。

為什么英國(guó)人要這樣建造它們？因?yàn)榈谝粭l鐵路線是由建造鐵路前的電車軌道的同一個(gè)人建造的，這就是他們使用的軌距。

那么“他們”為什么要使用那個(gè)儀表呢？因?yàn)榻ㄔ祀娷囓壍赖娜耸褂玫膴A具和工具與建造使用該車輪間距的貨車所用的夾具和工具相同。

好的！為什么貨車的車輪間距如此特殊？好吧，如果他們嘗試使用任何其他間距，馬車車輪就會(huì)在英格蘭的一些古老的長(zhǎng)途道路上斷裂，因?yàn)檫@是車輪車轍的間距。

那么，是誰(shuí)修建了這些古老的車轍道路呢？歐洲（和英國(guó)）的第一條長(zhǎng)途公路是羅馬帝國(guó)為其軍團(tuán)修建的。從那時(shí)起，這些道路就一直被使用。還有道路上的車轍？羅馬戰(zhàn)車首先形成了最初的車轍，其他人都必須匹配這些車轍，以免損壞車輪。由于戰(zhàn)車是為羅馬帝國(guó)制造的（或由羅馬帝國(guó)制造），因此它們?cè)谲囕嗛g距方面都是相似的。

美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)鐵路軌距為 4 英尺 8.5 英寸，源自羅馬帝國(guó)戰(zhàn)車的原始規(guī)格。規(guī)范和官僚主義永遠(yuǎn)存在。因此，下次當(dāng)您收到一份規(guī)格并想知道是什么馬的屁股想出它時(shí)，您可能是完全正確的，因?yàn)榱_馬帝國(guó)戰(zhàn)車的寬度剛好足以容納兩匹戰(zhàn)馬的后端。這樣，我們就得到了原來(lái)問(wèn)題的答案。

現(xiàn)在故事發(fā)生了轉(zhuǎn)折。。。

關(guān)于鐵路軌距和馬屁股的故事還有一個(gè)有趣的延伸。當(dāng)我們看到航天飛機(jī)停在發(fā)射臺(tái)上時(shí)，主燃料箱的兩側(cè)附有兩個(gè)大型助推火箭。這些是固體火箭助推器（SRB）。SRB 由 Thiokol 在猶他州的工廠生產(chǎn)。設(shè)計(jì) SRB 的工程師可能更愿意將它們做得更胖一點(diǎn)，但 SRB 必須通過(guò)火車從工廠運(yùn)到發(fā)射場(chǎng)。從工廠出來(lái)的鐵路線必須穿過(guò)山里的隧道。SRB 必須穿過(guò)那條隧道。隧道比鐵軌稍寬，鐵軌大約有兩匹馬屁股那么寬。

因此，可以說(shuō)是世界上最先進(jìn)的交通系統(tǒng)的主要設(shè)計(jì)特征是在兩千多年前由馬屁股的寬度決定的！

為什么他們?cè)?OpenCV 中選擇 BGR 色彩空間？

OpenCV 早期開(kāi)發(fā)人員之所以選擇 BGR 顏色格式，是因?yàn)楫?dāng)時(shí) BGR 顏色格式在相機(jī)制造商和軟件提供商中很流行。例如，在 Windows 中，當(dāng)使用COLORREF指定顏色值時(shí)，它們使用 BGR 格式0x00bbggrr。

BGR 是出于歷史原因而做出的選擇，現(xiàn)在我們必須接受它。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-811927.html

到了這里，關(guān)于第四十八章 解讀RGB顏色機(jī)制，在圖像處理中像素值越大意味著什么，OpenCV為什么使用 BGR 顏色格式的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！