加载图像并将其转换为RGB，CMY，YCbCr，HSV，灰度图像，并在可能的情况下以灰度或彩色显示不同的通道

四种视频阴影去除算法，包括相除法、HSV法

在智能视频监控系统中，运动阴影如果被误判为运动目标，将会影响到场景中运动目标的准确提取、跟踪和预测。针对这一问题，设计了一种基于HSV颜色空间的阴影去除方法。方法首先将背景差法和三帧差分法相结合，用于提取运动目标，再将提取的含有阴影的运动目标区域映射到其HSV色彩空间，通过与背景和相邻帧的亮度、饱和度比较，实现对阴影区域的检测和去除 ,处理过程中无需提前确定特征判别参数。将所设计的方法在标准高速公路视频数据库中进行测试并应用于实时的视频监控系统，验证结果表明该方法能更加有效的消除阴影，从而准确的检测出运动目标，同时方法对光线变化具有一定的鲁棒性。

颜色空间转化的C++代码，可直接运行，RGB转HSV,HSI,LAB

HSV 颜色选择面板 源码

项目实现了基于OpenCvSharp实现了BGR、HSV、Lab多通道及单通道的灰度直方图，包含了HSV和Lab的转换，及使用chart控件绘制直方图，可将打开后的图片处理后并保存到本地磁盘。

使用python+opencv获取鼠标左键点击位置的图像的HSV或者RGB值。有问题可以联系。

rgb转化为hsv的C++程序代码 #include "stdafx.h" #include void main(float R, float G, float B, float& H, float& S, float&V) { // r,g,b values are from 0 to 1 // h = [0,360], s = [0,1], v = [0,1] // if s == 0, then h = -1 (undefined) float min, max, delta,tmp; tmp = R>G?G:R; min = tmp>B?B:tmp; tmp = R>G?R:G; max = tmp>B?tmp:B; V = max; // v delta = max - min; if( max != 0 ) S = delta / max; // s else { // r = g = b = 0 // s = 0, v is undefined S = 0; H = 0; return; } if (delta == 0){ H = 0; return; } else if(R == max){ if (G >= B) H = (G - B) / delta; // between yellow & magenta else H = (G - B) / delta + 6; } else if( G == max ) H = 2 + ( B - R ) / delta; // between cyan & yellow else if (B == max) H = 4 + ( R - G ) / delta; // between magenta & cyan H *= 60; // degrees }

把一段视频图像从rgb格式转换成空间的hsv格式

RGB LAB HSV等多种颜色空间的转换MATLAB代码