概念介绍
一、RGB（红绿蓝）模式
概念：
RGB是一种加色模式，通过红（R）、绿（G）、蓝（B）三种颜色通道的叠加来表示颜色。
每种颜色的强度通常用0到255的整数表示（8位通道），也可以用0.0到1.0的浮点数表示。
主要用于显示器、电视等发光设备。
二、CMYK（青、品红、黄、黑）模式
概念：
CMYK是一种减色模式，通过青（Cyan）、品红（Magenta）、黄（Yellow）和黑（Key）四种颜色的混合来表示颜色。
每种颜色用百分比（0%到100%）表示。
主要用于印刷、喷绘等需要反射光看到的颜色。
三、HSV/HSB（色相、饱和度、明度/亮度）模式
概念：
将颜色组织为色相（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）或亮度（Brightness）三个分量。
- 色相（H）：用0°到360°的角度表示颜色的种类（如0°为红色，120°为绿色，240°为蓝色）。
- 饱和度（S）：表示颜色的纯度，0%为灰色，100%为完全饱和。
- 明度（V）或亮度（B）：0%为黑色，100%为颜色最鲜艳的状态。
这种模式更符合人眼对颜色的感知，常用于图像编辑软件。
四、HSL（色相、饱和度、亮度）模式
概念：
类似于HSV，但HSL中的L（Lightness）不同于HSV中的V。
在HSL中，L=0%是黑色，L=100%是白色，而50%是颜色最鲜艳的状态。
色相和饱和度的定义与HSV类似。
五、YUV（亮度、色度）或YCbCr（分量视频颜色）模式
概念：
将亮度信息（Y）与色度信息（U和V，或Cb和Cr）分离。
其中Y表示亮度（灰度信息），U（Cb）表示蓝色分量与亮度的差值，V（Cr）表示红色分量与亮度的差值。
主要用于电视系统和视频压缩（如JPEG、MPEG）中，因为人眼对亮度更敏感，所以可以降低色度的采样率（如4:2:0, 4:2:2）。
区别：
应用领域不同：
RGB：显示器、摄像头、扫描仪等。CMYK：印刷。HSV/HSL：图像处理、颜色选择器。YUV/YCbCr：视频传输、压缩。
颜色合成原理不同：
RGB：加色法（叠加越多越亮，三原色叠加为白色）。CMYK：减色法（颜色叠加越多越暗，理想状态下三原色叠加为黑色，但实际上由于油墨不纯，所以加入黑色）。HSV/HSL：更符合人眼感知，通过调整色相、饱和度和亮度来定义颜色。YUV：将亮度和色度分离，便于压缩。
通道含义不同：
RGB：三个颜色通道。CMYK：四个颜色通道（包括黑色通道）。HSV/HSL：色相、饱和度、亮度（明度）通道。YUV：亮度通道和两个色差通道。
可能出现的题型：
选择题：
例1：以下哪种颜色模式是用于印刷的？
A. RGB B. CMYK C. HSV D. YUV
答案：B
例2：在YUV颜色模式中，Y通道代表什么？
A. 蓝色分量 B. 红色分量 C. 亮度 D. 色度
答案：C
例3：在HSL颜色模式中，当L=100%时，颜色呈现为什么？
A. 纯色 B. 黑色 C. 白色 D. 灰色
答案：C
问答题：
例1：简述RGB与CMYK颜色模式的主要区别。
答案：RGB是加色模式，用于发光设备，通过红、绿、蓝三色叠加产生各种颜色；CMYK是减色模式，用于印刷，通过青、品、黄、黑四种颜色的反射来表现颜色，颜色叠加后变暗。
例2：为什么在视频压缩中常用YUV颜色空间而不是RGB？
答案：因为YUV将亮度和色度分离，人眼对亮度变化敏感而对色度变化相对不敏感，因此可以通过降低色度的采样率（如4:2:0）来减少数据量，实现高效压缩，而RGB三个通道均需完整采样。
例3：解释HSV颜色模型中各分量的含义。
答案：H（色相）表示颜色的类型（如红、绿、蓝等），用0°～360°的角度表示；S（饱和度）表示颜色的纯度，0%为灰色，100%为完全饱和；V（明度）表示颜色的明暗，0%为黑色，100%为颜色最亮（最鲜艳）的状态。
计算题：
例1：将RGB(255, 0, 0)转换为HSV。
计算步骤：
R=255/255=1.0, G=0, B=0
cmax = 1.0, cmin=0, delta=1.0
H = 0° (因为cmax为R，且G=B，所以为0°或360°？通常取0°)
S = delta / cmax = 1.0 (即100%)
V = cmax = 1.0 (即100%)
所以HSV(0°, 100%, 100%)（色相（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）或亮度（Brightness））
详解上题
题目要求将RGB(255,0,0)转换为HSV。RGB(255,0,0)是纯红色。
我们需要将RGB值从0-255范围转换到0-1范围，或者直接使用公式计算。通常步骤是：
将R、G、B分别除以255，使它们归一化到[0,1]区间。
因此，R = 255/255 = 1, G = 0/255 = 0, B = 0/255 = 0。找到归一化后的R、G、B中的最大值（cmax）、最小值（cmin）和差值（delta）。
cmax = max(1,0,0) = 1
cmin = min(1,0,0) = 0
delta = cmax - cmin = 1 - 0 = 1计算H（色相）：
如果delta为0，则H=0（表示灰度，无颜色）。
否则，根据最大值对应的颜色分量来决定：
如果cmax是R，则H = 60 * (((G - B) / delta) mod 6)
如果cmax是G，则H = 60 * (((B - R) / delta) + 2)
如果cmax是B，则H = 60 * (((R - G) / delta) + 4)
这里cmax是R，所以H = 60 * (((G - B)/delta) mod 6)
代入：G=0, B=0, delta=1 -> (0-0)/1 = 0 -> 0 mod 6 = 0 -> H=60 * 0=0°
注意：H的范围是0°~360°。如果H为负，则加360使其落在0~360之间。这里为0，所以H=0°。计算S（饱和度）：
如果cmax等于0，则S=0（黑色，饱和度为0）。
否则，S = (delta / cmax) * 100%。
这里，S = (1/1)*100% = 100%。计算V（明度）：
V = cmax * 100%，所以V=100%。
因此，HSV值为(0°, 100%, 100%)。
结论：RGB(255,0,0)对应的HSV是(0,100,100)（有时写作H=0, S=100, V=100）。
注意：在OpenCV等库中，HSV的取值范围可能不同（例如H:0-180，S:0-255，V:0-255），但通常理论计算中，H是0-360，S和V是0-100%。
例2：已知YUV颜色空间中的一组值：Y=0.5, U=0.2, V=0.3，试计算RGB（假设转换公式为简单线性，不考虑具体标准）？
注：实际转换有标准公式，但这里假设一个简单的转换：
通常转换公式（ITU-R BT.601）：
R = Y + 1.403 * V
G = Y - 0.344 * U - 0.714 * V
B = Y + 1.770 * U
但是题目没有给出具体公式，所以这里只提供思路：按照标准公式代入计算。
例3：在4:2:0的YUV采样中，一个16x16的块，Y、U、V分别有多少个样本？
答案：Y：16 * 16 = 256个；U：每2x2的Y样本对应1个U，所以(16/2)*(16/2)=8 * 8=64个；V同理64个。