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。

RGB LAB HSV等多种颜色空间的转换MATLAB代码

常用的图片都是用RGB颜色模型表示，将RGB转换为HSV空间

基于hsv颜色空间的双边滤波图像去雾增强算法的MATLAB仿真

基于HSV颜色空间的图像分块聚类，曾璐，黄朝兵，论文提出了一种将聚类和区域生长有机融合的彩色图像分割方法。为了捕获图像的纹理特征, 首先将图像划分成 16×16 子块, 然后在块中按

更新：优化了代码，理由numpy的ufunc函数功能替换了之前的双重for循环，测试图片大小为692*1024*3，优化前运行时间为6.9s，优化后为0.8s。 由于工作需要，需要计算颜色直方图来提取颜色特征，但若不将颜色空间进行量化，则直方图矢量维数过高，不便于使用。但是看了opencv API后并未发现提供了相关函数能够在计算颜色直方图的同时进行量化，因此这部分功能只能自己实现。下面分为两个部分进行介绍： 一、颜色空间量化表 由于RGB模型不够直观，不符合人类视觉习惯，因此在进行颜色特征提取前，需要将照片从RGB颜色模型转换为更符合人类视觉的HSV模型。在提取颜色特征时，最常用的方法之一为

主要介绍了python下对hsv颜色空间进行量化操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

针对彩色图像多阈值分割中阈值个数自动确定困难和优化时间长的问题，首先提出一种新的HSV空间中彩色图像投影预处理方法，然后计算待分割图像的颜色粗糙度，并根据颜色粗糙度确定图像分割的阈值数量，为提高分割效率，利用遗传算法搜索最优分割阈值组合，为提高分割精度，在遗传算法适应度函数设计时既考虑了类内的颜色离散度，又考虑了像素的空间关系。实验结果表明该方法具有较为理想的分割效果，对光线变化具有较好的鲁棒性。

对图片进行二值化处理，并进行肤色检测。有5种检测方法：HSV颜色空间H范围筛选法、椭圆肤色检测模型、YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu法阈值分割算法、BGR空间的手势识别、Cr，Cb范围筛选法。

基于HSV颜色空间阴影检测