1. Gray scale : 밝기 정보만 있는 것 (Color X, 0: 검정 ~ 255 : 흰색)
2. RGB (빛의 3원색)
-> 빛의 3원색으로 표현
-> Red, Green, Blue
-> 검은색 : [0,0,0]
흰색 : [255,255,255]
회색 : R=G=B, Gray
3. HSV (색,채도,명도)
3.1 Hue(색조) : 붉은색인지 / 푸른색인지
[0 : 빨강 ~ 255], Index로만 사용하므로 크기는 의미없음.
3.2 Saturation(채도) : 얼마나 선명(순수)한 색인지 (
[0:무채색 ~ 255: 가장 선명한 색]
3.3 Value(명도) : 밝기(intensity)
[0:어두움 ~ 255: 밝음]
4. YCbCr
-> 밝기성분 Y와 색차정보 Cb,Cr을 분리하여 표현
-> 각각 0~255의 값.
-> Cb,Cr로 색이 정해지고 Y를 통해서 색의 밝기를 정함.
5. CMY(K) : Cyan, Magenta, Yellow, Black을 이용
6. CIE 1931 : 인간의 색채 인지에 대한 연구를 바탕으로 정의된 색
출처 : Learning OpenCV. O'Reilly Media, Inc . Gary Bradski, Adrian Kaehler. 2008.10
'전공지식정리 > 영상처리(Image Signal Processing)' 카테고리의 다른 글
| 7. Hough Transform (0) | 2020.12.08 |
|---|---|
| 6. Canny edge detector (0) | 2020.12.08 |
| 4. Labeling (0) | 2020.12.08 |
| 2. linear filtering (0) | 2020.12.08 |
| 1. opencv pixel access (0) | 2020.12.08 |