1.概述

        与灰度图像相比，彩色图像包含的额外信息会更多，利用这些信息可以简化很多机器视觉中的处理任务。

1.1 图像的表示方法

        图像的基本表示方法包括：二值图像、灰度图像、彩色图像三种。

1）二值图像

        每个像素只包含黑和白两种颜色的图像，用0代表黑色，1代表白色。图位深度1，其每个像素通常用1Bit就可以完整存储信息。

2）灰度图像

        每个像素有1个通道颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，分量介于(0-255)。图位深度8，其每个像素通常用8Bit的尺度大小来保存。

3）彩色图像

        每个像素有3个通道颜色的图像，通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量来表示，分量介于(0-255)，用这三个色彩通道的组合表示颜色。图位深度24，其每个像素通常用8Bit*3的尺度大小来保存。

1.2 彩色图像的RGB色彩空间

        RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对三基色红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的分量组合，可以得到各式各样的颜色的。RGB这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是运用最广的颜色系统之一。

1.3 彩色图像的HSV色彩空间

        BGR色彩空间是基于三基色（红，绿，蓝） 而言的。而HSV色彩空间是基于色调(H)，饱和度(S)和亮度(V) 而言的。

        H：色调，光的颜色。范围[0,180]。

        S：饱和度，色彩的深浅。范围[0,255]（饱和度为0时变为灰度图像）。

        V：亮度，光的明暗。范围[0,255]（亮度为0时，图像为纯黑色）。

2.相关算子

2.1 访问

1）access_channel()        //获取一个多通道图像其中一个通道的图像

2）count_channels()         //计算多通道图像的通道数量

2.2 分离与合并

1）decompose3()         //将三通道图像转换为三张单通道图像

2）compose3()            //将三张单通道图像转换为三通道图像

2.3 转换

1）rgb1_to_gray()        //将一张RGB图像转换为灰度图像

2）rgb3_to_gray()        //将三张RGB分量图像转换为灰度图像

3）trans_from_rgb()    //将图像从RGB颜色空间转换为任意颜色空间

3.颜色识别在Halcon中的应用思路

        颜色识别大致可以分为两种思路：

        一是通过提取彩色图像的单通道分量图像的灰度特征来区分颜色（本质还是blob分析）；

        二是通过训练基于像素颜色的分类器来区分颜色（详见13.图像分类）。

by Ryou2-