1.什么是色彩空间类型？
色彩空间类型，也称为颜色空间类型或色彩模型，是一种表示图像中颜色的方式。在计算机图形学和数字图像处理中，有许多种色彩空间类型，每种类型有不同的表达方式和特点。
常见的色彩空间类型包括：
RGB (Red, Green, Blue)：
RGB 是最常见和广泛使用的色彩空间类型。它使用红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）三个通道来表示颜色。每个通道的取值范围通常是 0 到 255，其中 0 表示最小强度（无颜色），255 表示最大强度（全颜色）。
HSV (Hue, Saturation, Value)：
HSV 色彩空间是基于人类视觉感知的方式来表示颜色。它使用色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个分量来表示颜色。色调表示颜色的类型（如红色、绿色、蓝色等），饱和度表示颜色的纯度或鲜艳程度，明度表示颜色的明亮程度。
CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key/Black)：
CMYK 色彩空间主要用于印刷领域。它使用青色（Cyan）、品红（Magenta）、黄色（Yellow）和黑色（Key/Black）四个分量来表示颜色。CMYK 色彩空间适用于描述印刷颜色和色彩叠加的过程。
Lab (CIELAB)：
Lab 色彩空间是一种基于人类视觉感知的颜色空间。它使用亮度（L）和两个色度通道（a、b）来表示颜色。L 表示亮度（从黑到白），a 和 b 分别表示颜色在红绿和黄蓝方向上的偏移。
YUV/YCbCr：
YUV 和 YCbCr 色彩空间主要用于数字视频和图像压缩。它们使用亮度分量（Y）和两个色度分量（U、V或Cb、Cr）来表示颜色。Y 表示亮度信息，U 和 V（或Cb 和 Cr）表示颜色的色度信息。
每种色彩空间类型都有其特定的应用场景和优缺点。在图像处理和计算机视觉中，根据不同的需求和算法，选择合适的色彩空间类型可以提高处理效率和结果质量。例如，RGB色彩空间适用于计算机显示和处理，HSV 色彩空间适用于颜色选择和图像分割，Lab 色彩空间适用于色彩感知相关的任务等。
opencv 中比较常用的色彩空间包括 GRAY 色彩空间、XYZ 色彩空间、YCrCb 色彩空间、HSV 色彩空间、HLS 色彩空间、CIELa b色彩空间、CIEL uv色彩空间、Bayer 色彩空间等，下面将依次介绍
GRAY色彩空间
GRAY（灰度图像）通常指 8 位灰度图，其具有 256 个灰度级，像素值的范围是[0,255]。
当图像由 RGB 色彩空间转换为 GRAY 色彩空间时，其处理方式如下：
python
Gray = 0.299 · 𝑅 + 0.587 · 𝐺 + 0.114 · 𝐵上述是标准的转换方式，也是 OpenCV 中使用的转换方式。有时，也可以采用简化形式完
成转换：
python
Gray = 𝑅 + 𝐺 + 𝐵当图像由 GRAY 色彩空间转换为 RGB 色彩空间时 ，最终所有通道的值都将是相同的，其
处理方式如下：
python
𝑅 = Gray
𝐺 = Gray
𝐵 = GrayXYZ色彩空间
XYZ 色彩空间是由 CIE（International Commission on Illumination ）定义的，是一种更便于计算的色彩空间，它可以与 RGB 色彩空间相互转换。
将 RGB 色彩空间转换为 XYZ 色彩空间，其转换形式为：
将 XYZ 色彩空间转换为 RGB 色彩空间，其转换形式为：
YCrCb色彩空间
人眼视觉系统（HVS，Human Visual System）对颜色的敏感度要低于对亮度的敏感度。在
传统的 RGB 色彩空间内，RGB 三原色具有相同的重要性，但是忽略了亮度信息。
在 YCrCb 色彩空间中，Y 代表光源的亮度，色度信息保存在 Cr 和 Cb 中，其中，Cr 表示红色分量信息，Cb 表示蓝色分量信息。
亮度给出了颜色亮或暗的程度信息，该信息可以通过照明中强度成分的加权和来计算。
在RGB 光源中，绿色分量的影响最大，蓝色分量的影响最小。
从 RGB 色彩空间到 YCrCb 色彩空间的转换公式为：
python
𝑌 = 0.299 · 𝑅 + 0.587 · 𝐺 + 0.114 · BCr = (𝑅 − 𝑌) × 0.713 + delta
Cb = (𝐵 − 𝑌) × 0.564 + delta
式中 delta 的值为：
从 YCrCb 色彩空间到 RGB 色彩空间的转换公式为：
python
𝑅 = 𝑌 + 1.403 · (Cr − delta)
𝐺 = 𝑌 − 0.714 · (Cr − delta) − 0.344 · (Cb − delta)
𝐵 = 𝑌 + 1.773 · (Cb − delta)式中，delta 的值与上面公式中的 delta 值相同。
HSV色彩空间
RGB 是从硬件的角度提出的颜色模型，在与人眼匹配的过程中可能存在一定的差异，HSV色彩空间是一种面向视觉感知的颜色模型。HSV 色彩空间从心理学和视觉的角度出发，指出人眼的色彩知觉主要包含三要素：色调（Hue，也称为色相）、饱和度（Saturation）、亮度（Value），
色调指光的颜色，饱和度是指色彩的深浅程度，亮度指人眼感受到的光的明暗程度。
** 色调：**色调与混合光谱中的主要光波长相关，例如"赤橙黄绿青蓝紫"分别表示不同的色调。如果从波长的角度考虑，不同波长的光表现为不同的颜色，实际上它们体现的是
色调的差异。
** 饱和度：**指相对纯净度，或一种颜色混合白光的数量。纯谱色是全饱和的，像深红色（红
加白）和淡紫色（紫加白）这样的彩色是欠饱和的，饱和度与所加白光的数量成反比。
** 亮度：**反映的是人眼感受到的光的明暗程度，该指标与物体的反射度有关。对于色彩来
讲，如果在其中掺入的白色越多，则其亮度越高；如果在其中掺入的黑色越多，则其亮
度越低。
在具体实现上，我们将物理空间的颜色分布在圆周上，不同的角度代表不同的颜色。因此，
通过调整色调值就能选取不同的颜色，色调的取值区间为[0, 360]。色调取不同值时，所代表的颜色如表 4-1 所示，两个角度之间的角度对应两个颜色之间的过渡色。
饱和度为一比例值，范围是[0, 1]，具体为所选颜色的纯度值和该颜色最大纯度值之间的比
值。饱和度的值为 0 时，只有灰度。亮度表示色彩的明亮程度，取值范围也是[0, 1]。
在 HSV 色彩模型中，取色变得更加直观。例如，取值"色调=0，饱和度=1，亮度=1"，则
当前色彩为深红色，而且颜色较亮；取值"色调=120，饱和度=0.3，亮度=0.4"，则当前色彩为
浅绿色，而且颜色较暗。
在从 RGB 色彩空间转换到 HSV 色彩空间之前，需要先将 RGB 色彩空间的值转换到[0, 1]
之间，然后再进行处理。具体处理方法为：
计算结果可能存在 H<0 的情况，如果出现这种情况，则需要对 H 进行进一步计算，如下。
由上述公式计算可知：
python
𝑆 ∈ [0,1]
𝑉 ∈ [0,1]
𝐻 ∈ [0,360]当然，也可以通过公式完成从 HSV 色彩空间到 RGB 色彩空间的转换。在 OpenCV 的官方
文档中有完整的转换公式，这里不再赘述。
当然，所有这些转换都被封装在 OpenCV 的 cv2.cvtColor()函数内。通常情况下，我们都是直接调用该函数来完成色彩空间转换的，而不用考虑函数的内部实现细节。
HLS色彩空间
HLS 色彩空间包含的三要素是色调 H（Hue）、光亮度/明度 L（Lightness）、饱和度 S
（Saturation）。
与 HSV 色彩空间类似，只是 HLS 色彩空间用"光亮度/明度 L（lightness）"替换了"亮度
（Value）"。
** 色调：**表示人眼所能感知的颜色，在 HLS 模型中，所有的颜色分布在一个平面的色调
环上，整个色调环为 360 度的圆心角，不同的角度代表不同的颜色，如表 4-1 所示。
** 光亮度/明度：**用来控制色彩的明暗变化，它的取值范围也是[0, 1]。我们通过光亮度/明
度的大小来衡量有多少光线从物体表面反射出来。光亮度/明度对于眼睛感知颜色很重
要，因为当一个具有色彩的物体处于光线太强或者光线太暗的地方时，眼睛是无法准确
感知物体颜色的。
** 饱和度：**使用[0, 1]的值描述相同色调、相同光亮度/明度下的色彩纯度变化。饱和度的
值越大，表示颜色的纯度越高，颜色越鲜艳；反之，饱和度的值越小，色彩的纯度越低，
颜色越暗沉。通常用该属性表示颜色的深浅，比如深绿色、浅绿色。
CIELab*色彩空间
CIELa b*色彩空间是均匀色彩空间模型，它是面向视觉感知的颜色模型 。从视觉感知均匀的角度来讲，人所感知到的两种颜色的区别程度，应该与这两种颜色在色彩空间中的距离成正比。在某个色彩空间中，如果人所观察到的两种颜色的区别程度，与这两种颜色在该色彩空
间中对应的点之间的欧式距离成正比，则称该色彩空间为均匀色彩空间。
CIELa b色彩空间中的 L 分量用于表示像素的亮度，取值范围是[0,100]，表示从纯黑到纯白 ；
a分量表示从红色到绿色的范围，取值范围是[-127,127]；
b 分量表示从黄色到蓝色的范围，取值范围是[-127,127]。
在从 RGB 色彩空间转换到 CIELab*色彩空间之前，需要先将 RGB 色彩空间的值转换到[0, 1]之间，然后再进行处理。
由于 CIELa b色彩空间是在 CIE 的 XYZ 色彩空间的基础上发展起来的，在具体处理时， 需要先将 RGB 转换为 XYZ
色彩空间，再将其转换到 CIEL ab色彩空间
具体实现方法为：
