HIS--RGB颜色转换步骤
IHS与RGB颜色系统
HIS颜色系统：也称HIS，在计算机上定量处理色彩时通常采用R GB表色系统，但在视觉上定性描述色彩时采用HIS系统则更为直观HIS分别表示l：表示亮度或强度，H：表示色调S：表示饱和度，它们是从人眼中认识颜色的三个特征。
亮度是指人眼对光源或物体明亮程度的感觉，一般来说与物体的反射率成反比。
色条，也称色别，是指彩色的类别，是彩色彼此互相区分的特征。
饱和度是指彩色的纯洁性，一般来说颜色越鲜艳饱和度越大。
HIS定义的色彩空间如图。
明度l沿着轴线从底部的黑变到顶部的白。
色度H由圆柱底面的角度表示。
假定0°为红色，120°为绿色，240°为蓝色，则色度0°到240°覆盖了所有可见光谱的彩色。
饱和度S是色度环的原点（圆心）到彩色点得半径的长度。
圆心的饱和度为零，圆周上的饱和度为lRBG-HIS的变换：为实现RGB到HIS的色彩变换，要建立RGB空间和HIS空间的关系模型。
常见的转换主要有球体彩色变换，圆柱体彩色变换4种。
HIS算法是图像融合技术中发展很早的，现已成熟的一种空间变换算法。
通过试验结果分析，球体变换和三角变换是比较理想的H IS变换形式。
从计算量上又淘汰了球体变换。
三角变换为最理想的形式。
三角变换的H IS算法可以很好的保留源图像的源光谱信息和空间分辨率，运算量也较小，且易于实现。
1.球体变换公式令M=max（R，G，B）m=min（R，G，B）其中r，g，b至少有一个为0或1则有：（1）明度l=（M+m）/2（2）饱和度当M=m时，s=0当s≠0，R=M，则H=60（2+b-g），这时色度位于黄和品红之间；当s≠0，G=M，则H=60（4+r-b），这时色度位于青和黄色之间；当s≠0，B=M，则H=60（6+g-r），这时色度位于品红和青黄之间；2.三角变换公式：（1）明度L=（R+G+B）/3（2）色度S=1-min{R+G+B}/l色彩转换的原理：IHS算法首先将RGB空间的彩色图像1转化为IHS空间的三个分量，然后将彩色图像2转化为灰度图片，并进行对比度拉伸，使它和彩色图像的亮度分量l有相同的均值和方差，最后用拉伸后的灰度图像代替亮度分量l，把它同色度H和饱和度S进行IHS逆变换得到融合图像。
RGB图和HSI图转换
摘要所谓彩色模型就是指摸个三维颜色空间中的一个可见光子集。
它包含某个颜色域的所有颜色。
例如，RGB颜色模型就是三维直角坐标颜色系统的一个单位正方体。
颜色模型的用途是在某个颜色域内方便的制定颜色，由于每一个颜色域都是可见光的子集，所以任何一个颜色模型都无法包含所有得可见光。
在大多数的颜色图形显示设备一般都是使用红、绿、蓝三原色，我们的真实感图形学中的主要的颜色模型也是RGB模型，但是红、绿、蓝颜色模型用起来不太方便，它与直观的颜色概念如色调、饱和度和亮度等没有直接的联系。
计算机彩色显示器显示色彩的原理与彩色电视机一样，都是采用R、G、B 相加混色的原理。
通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红、绿、蓝磷光材料发光尔产生色彩的。
这种色彩的表示方法称为RGB色彩空间表示。
HSV颜色模型中颜色的参数分别是：色彩，纯度，明度。
HSV模型的三维表示是一种比拟直观的颜色模型，在许多图形编辑工具中应用比拟广泛。
如Photoshop 等等。
但这也决定了他不适合使用在光照模型中。
YCbCr是DVD、摄像机、数字电视等消费类视频产品中，常用的色彩编码方案。
YCbCr有时也会称为YCC。
YCbCr在模拟分量视频中也常被称为YPbpr。
关键词：颜色模型；RGB；HSV；YCbCr目录1 课程设计目的....................................................................................... 错误!未定义书签。
2 课程设计要求 (1)3 MATLAB简介 (2)MATLAB主要功能 (2)3.2 MATLAB优势 (2)3.2.1 工作平台和编程环境 (2)程序语言 (3)3.2.3 科学计算机数据处理能力 (3)3.2.4图形处理功能 (3)3.2.5模块集合工具箱 (4)3.3 MATLAB函数与数据类型 (4)4 设计方案 (4)5 程序编码 (5)5.1 将RGB图像与HSI图像互相转换 (5)将RGB图像转换到NTSC图像 (8)6 仿真结果 (9)7 结论 (11)8 参考文献 (12)1 课程设计目的彩色模型也称为彩色空间或彩色系统，是描述色彩的一种方法。
Photoshop中RGB与HSB的色彩空间转换
＝２５５．Ｂ＝Ｏ时．Ｈ＝１ ２０．Ｓ＝１，Ｂ＝１；Ｒ＝０、Ｇ＝
０．Ｂ＝２５５时．Ｈ＝２４０、ｓ＝１、Ｂ＝１。这些数据表明
ＨｓＢ模型不应是双圆锥形。为了进一步探明Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ中
表２色彩模型转换验证结果
Ｐｈｏｔｏｓ｝１０ｐ中的 胁Ｂ值
Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ中的 ＨＳＢ值
ＲＧＢ到Ｈｓｖ公式计 算所得ＨｓＢ值
图像处理及色彩分割常用的色彩模型是ＨｓＢ模型，为 了了解ＨｓＢ具体的模型结构和它与ＲＧＢ模型相互转换的公 式．我们以优秀的图像处理软件Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ为例．看看 Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ内部的ＨｓＢ是什么样的模型结构，ＲＧＢ和ＨｓＢ之 间是怎样进行相互转换的，以及显示器设置的改变对它们 相互转换有什么影响．这将对我们全面理解ＲＧＢ和ＨＳＢ色 彩空间及其转换关系大有帮助。
万方数据
Photoshop中RGB与HSB的色彩空间转换
作者： 作者单位： 刊名：
英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数：
贾婉丽， 徐锦林 西安理工大学印刷包装学院
印刷技术 PRINTING TECHNOLOGY 2002，""(4) 0次
本文链接：/Periodical_yinsjs200204020.aspx 授权使用：湖南工业大学(hngydx)，授权号：db8a3f56-6409-415d-8d46-9e3e0129dcf9
在Ｔｏｏｌ Ｂｏｘ（工具箱》中
单击Ｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄ Ｃｏｌｏｒ（前景色） 或Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ Ｃｏｌｏｒ（背景色）
图１资料显示的ＨｓＢ色 彩模型示意图
图标．弹出ｃｏｌｏｒ Ｐｉｃｋｅｒ（拾色
器）调色板。点击调色板上某一色块．即显示这一颜色的
ＲＧＢ值和ＨｓＢ值，如图２所示。我们共采集了１０个色样的
HIS--RGB颜色转换步骤
HIS--RGB颜⾊转换步骤
1，得到输⼊的基⾊值vector
2，构造适应的数据格式，
需要将原始的基⾊值映射到0-1之间，我觉得应该是r = (R+0.5)/255.5~~希望减少double 和int互换的时候，数据磨损。
同G，B
Struct RGB
{
double R;
double G;
double B;
}
Struct HIS
{
double H;
double I;
double S;
}
建⽴两个结构体主要是好区分RGB和HIS的对象
3，研究转换的具体格式
发现坐标变换的HIS和RGB转换，会产⽣值域不正确的现象，RGB的值会>1,，因此不能单纯的将RGB转换到255int型~~~⾄于怎么映射，还没想清楚
使⽤标准模型的⽅法可以构造合适的⾊谱···
还有⼀个中间插值的原因
插值⽅法：
1，如果要输出的⾊谱个数⼩于等于基⾊个数，那么就按照原来的⽅法进⾏判断；
2，如果⾊谱个数⼤于基⾊个数，则在基⾊中每两个基⾊之间均匀插值N个或N+1个插值⽅法int MidNum = Num/BaseNum;
最后按照⽅法5，得到正确的映射区域：红绿之间的⾊谱映射到HIS空间。
Python实现RGB与HSI颜色空间的互换方式
Python实现RGB与HSI颜⾊空间的互换⽅式概要这是这学期数字图像处理课的第⼀份作业好久没懂python⼿都快⽣了，调了好久才搞出来。
HSI颜⾊模型是⼀个满⾜计算机数字化颜⾊管理需要的⾼度抽象模拟的数学模型。
HIS模型是从⼈的视觉系统出发，直接使⽤颜⾊三要素–⾊调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity，有时也翻译作密度或灰度）来描述颜⾊。
RGB向HSI模型的转换是由⼀个基于笛卡尔直⾓坐标系的单位⽴⽅体向基于圆柱极坐标的双锥体的转换。
基本要求是将RGB 中的亮度因素分离，通常将⾊调和饱和度统称为⾊度，⽤来表⽰颜⾊的类别与深浅程度。
在图中圆锥中间的横截⾯圆就是⾊度圆，⽽圆锥向上或向下延伸的便是亮度分量的表⽰。
（这⾥直接借鉴这篇⽂章：）从RGB空间到HSI空间的转换有多种⽅法，这⾥仅说明最为经典的⼏何推导法。
RGB转化成HSI的公式为：HSI转化成RGB的公式为：Python代码：#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2017/10/14 13:21# @Author : DaiPuWei# @Site : 理学院机房# @File : __init__.py.py# @Software: PyCharm Community Editionimport cv2import numpy as npdef RGB2HSI(rgb_img):"""这是将RGB彩⾊图像转化为HSI图像的函数:param rgm_img: RGB彩⾊图像:return: HSI图像"""#保存原始图像的⾏列数row = np.shape(rgb_img)[0]col = np.shape(rgb_img)[1]#对原始图像进⾏复制hsi_img = rgb_img.copy()#对图像进⾏通道拆分B,G,R = cv2.split(rgb_img)#把通道归⼀化到[0,1][B,G,R] = [ i/ 255.0 for i in ([B,G,R])]H = np.zeros((row, col)) #定义H通道I = (R + G + B) / 3.0 #计算I通道S = np.zeros((row,col)) #定义S通道for i in range(row):den = np.sqrt((R[i]-G[i])**2+(R[i]-B[i])*(G[i]-B[i]))thetha = np.arccos(0.5*(R[i]-B[i]+R[i]-G[i])/den) #计算夹⾓ h = np.zeros(col) #定义临时数组#den>0且G>=B的元素h赋值为thethah[B[i]<=G[i]] = thetha[B[i]<=G[i]]#den>0且G<=B的元素h赋值为thethah[G[i]<B[i]] = 2*np.pi-thetha[G[i]<B[i]]#den<0的元素h赋值为0h[den == 0] = 0H[i] = h/(2*np.pi) #弧度化后赋值给H通道#计算S通道for i in range(row):min = []#找出每组RGB值的最⼩值for j in range(col):arr = [B[i][j],G[i][j],R[i][j]]min.append(np.min(arr))min = np.array(min)#计算S通道S[i] = 1 - min*3/(R[i]+B[i]+G[i])#I为0的值直接赋值0S[i][R[i]+B[i]+G[i] == 0] = 0#扩充到255以⽅便显⽰，⼀般H分量在[0,2pi]之间，S和I在[0,1]之间 hsi_img[:,:,0] = H*255hsi_img[:,:,1] = S*255hsi_img[:,:,2] = I*255return hsi_imgdef HSI2RGB(hsi_img):"""这是将HSI图像转化为RGB图像的函数:param hsi_img: HSI彩⾊图像:return: RGB图像"""# 保存原始图像的⾏列数row = np.shape(hsi_img)[0]col = np.shape(hsi_img)[1]#对原始图像进⾏复制rgb_img = hsi_img.copy()#对图像进⾏通道拆分H,S,I = cv2.split(hsi_img)#把通道归⼀化到[0,1][H,S,I] = [ i/ 255.0 for i in ([H,S,I])]R,G,B = H,S,Ifor i in range(row):h = H[i]*2*np.pi#H⼤于等于0⼩于120度时a1 = h >=0a2 = h < 2*np.pi/3a = a1 & a2 #第⼀种情况的花式索引tmp = np.cos(np.pi / 3 - h)b = I[i] * (1 - S[i])r = I[i]*(1+S[i]*np.cos(h)/tmp)g = 3*I[i]-r-bB[i][a] = b[a]R[i][a] = r[a]G[i][a] = g[a]#H⼤于等于120度⼩于240度a1 = h >= 2*np.pi/3a2 = h < 4*np.pi/3a = a1 & a2 #第⼆种情况的花式索引tmp = np.cos(np.pi - h)r = I[i] * (1 - S[i])g = I[i]*(1+S[i]*np.cos(h-2*np.pi/3)/tmp)b = 3 * I[i] - r - gR[i][a] = r[a]G[i][a] = g[a]B[i][a] = b[a]#H⼤于等于240度⼩于360度a1 = h >= 4 * np.pi / 3a2 = h < 2 * np.pia = a1 & a2 #第三种情况的花式索引tmp = np.cos(5 * np.pi / 3 - h)g = I[i] * (1-S[i])b = I[i]*(1+S[i]*np.cos(h-4*np.pi/3)/tmp)r = 3 * I[i] - g - bB[i][a] = b[a]G[i][a] = g[a]R[i][a] = r[a]rgb_img[:,:,0] = B*255rgb_img[:,:,1] = G*255rgb_img[:,:,2] = R*255return rgb_imgdef run_main():"""这是主函数"""#利⽤opencv读⼊图⽚rgb_img = cv2.imread('1.jpeg',cv2.IMREAD_COLOR)#进⾏颜⾊空间转换hsi_img = RGB2HSI(rgb_img)rgb_img2 = HSI2RGB(hsi_img)#opencv库的颜⾊空间转换结果hsi_img2 = cv2.cvtColor(rgb_img,cv2.COLOR_BGR2HSV)rgb_img3 = cv2.cvtColor(hsi_img2,cv2.COLOR_HSV2BGR)cv2.imshow("Origin",rgb_img)cv2.imshow("HSI", hsi_img)cv2.imshow("RGB",rgb_img2)cv2.imshow("OpenCV_HSI",hsi_img2)cv2.imshow("OpenCV_RGB",rgb_img3)cv2.imwrite("HSI.jpeg",hsi_img)cv2.imwrite("RGB.jpeg", rgb_img2)cv2.imwrite("OpenCV_HSI.jpeg", hsi_img2)cv2.imwrite("OpenCV_RGB.jpeg", rgb_img3)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':run_main()原始图像为：⾃⼰写的RGB2HSI函数⽣成的HSI图⽚：opencv库函数⽣成的HSI图⽚：⽤⾃⼰写的函数⽣成导⼊HSI图⽚执⾏HSI2RGB函数⽣成的RGB图⽚：opencv库函数⽣成的HSI图⽚在此执⾏库函数⽣成RGB图⽚：以上这篇Python实现RGB与HSI颜⾊空间的互换⽅式就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
RGB颜色转换方法
RGB颜色转换方法RGB颜色转换方法是将颜色从一种表示方式转换为另一种方式，通常是从RGB（红绿蓝）表示方式转换为其他表示方式，如CMYK（青、品红、黄、黑）、HSV（色相、饱和度、亮度）或十六进制表示方式。
RGB颜色表示方式是通过组合不同强度的红色、绿色和蓝色光来创建颜色。
下面是RGB颜色转换的一些常用方法：1.RGB到CMYK的转换：CMYK是一种常用于印刷的颜色表示方式。
RGB到CMYK的转换需要使用一些颜色分量的公式。
其中R、G、B的范围是0到255，而C、M、Y、K 的范围是0到100。
C=1-(R/255)M=1-(G/255)Y=1-(B/255)K = min(C, M, Y)2.RGB到HSV的转换：HSV是一种直观的颜色表示方式，其中色相表示颜色的种类，饱和度表示颜色的纯度和亮度表示颜色的明暗程度。
HSV与RGB之间的转换可使用以下公式：V = max(R, G, B)S = (V - min(R, G, B)) / VH = 0 if V = R else (60 * (G - B) / (V - min(R, G, B))) if V = G else (120 + 60 * (B - R) / (V - min(R, G, B))) if V = B else 0注意，如果H为负值，则将其加上360°。
3.RGB到十六进制的转换：十六进制表示方式在web设计和CSS中广泛使用。
RGB到十六进制的转换可以通过将每个颜色分量转换为两位十六进制数来完成。
例如，RGB(255, 0, 0)将转换为#FF0000。
以上是RGB颜色转换的一些常见方法。
请注意，在进行颜色转换时，可能会有一些精度损失或舍入误差。
此外，在进行转换时，还应该考虑颜色空间的差异以及所使用的算法的特定要求。
RGB彩色空间的不同转换公式
RGB彩色空间的不同转换公式RGB（红绿蓝）彩色空间是一种用于显示和处理彩色图像的一种方式，广泛应用于计算机图形学、数字图像处理、电视和摄影等领域。
RGB彩色空间的转换公式可以通过线性和非线性的方式来实现。
下面将介绍RGB彩色空间的不同转换公式。
1.RGB到CMYCMY（青色、品红、黄色）彩色空间是RGB的补色空间，用于打印和印刷等领域。
转换公式：C=1-RM=1-GY=1-B2.RGB到HSVHSV（色调、饱和度、明度）彩色空间是一种圆柱体坐标系统，用于人眼感知颜色。
转换公式：V = max(R, G, B)S = (V - min(R, G, B)) / VH = 0, if V = 060 * (G - B) / (V - min(R, G, B)), if V = R60 * (2 + (B - R) / (V - min(R, G, B))), if V = G60 * (4 + (R - G) / (V - min(R, G, B))), if V = B3.RGB到YUVYUV（亮度、色度U、色度V）彩色空间是一种用于视频和图像压缩的颜色表示方式。
转换公式：Y=0.299*R+0.587*G+0.114*BU=-0.169*R-0.332*G+0.500*B+128V=0.500*R-0.419*G-0.081*B+1284.RGB到YCbCrYCbCr（亮度、蓝彩色差、红彩色差）彩色空间是JPEG和MPEG图像压缩中使用的一种颜色表示方式。
转换公式：Y=0.299*R+0.587*G+0.114*BCb=-0.1687*R-0.3313*G+0.5*B+128Cr=0.5*R-0.4187*G-0.0813*B+1285.RGB到XYZXYZ彩色空间是一种基于人眼视觉特性定义的设备无关的颜色表示方式。
转换公式：6. RGB到LabLab彩色空间是一种设备无关的颜色表示方式，用于表示人眼视觉信号的三个特性：亮度、a色度和b色度。
RGB图和HSI图转换
摘要所谓彩色模型就是指摸个三维颜色空间中的一个可见光子集。
它包含某个颜色域的所有颜色。
例如，RGB颜色模型就是三维直角坐标颜色系统的一个单位正方体。
颜色模型的用途是在某个颜色域内方便的制定颜色，由于每一个颜色域都是可见光的子集，所以任何一个颜色模型都无法包含所有得可见光。
在大多数的颜色图形显示设备一般都是使用红、绿、蓝三原色，我们的真实感图形学中的主要的颜色模型也是RGB模型，但是红、绿、蓝颜色模型用起来不太方便，它与直观的颜色概念如色调、饱和度和亮度等没有直接的联系。
计算机彩色显示器显示色彩的原理与彩色电视机一样，都是采用R、G、B 相加混色的原理。
通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红、绿、蓝磷光材料发光尔产生色彩的。
这种色彩的表示方法称为RGB色彩空间表示。
HSV 颜色模型中颜色的参数分别是：色彩，纯度，明度。
HSV模型的三维表示是一种比较直观的颜色模型，在许多图形编辑工具中应用比较广泛。
如Photoshop等等。
但这也决定了他不适合使用在光照模型中。
YCbCr是DVD、摄像机、数字电视等消费类视频产品中，常用的色彩编码方案。
YCbCr有时也会称为YCC。
YCbCr在模拟分量视频中也常被称为YPbpr。
关键词：颜色模型；RGB；HSV；YCbCr目录1 课程设计目的.......................................... 错误！未定义书签。
2 课程设计要求 (1)3 MATLAB简介 (2)3.1 MATLAB主要功能 (2)3.2 MATLAB优势 (2)3.2.1 工作平台和编程环境 (2)3.2.2 程序语言 (3)3.2.3 科学计算机数据处理能力 (3)3.2.4图形处理功能 (3)3.2.5模块集合工具箱 (4)3.3 MATLAB函数与数据类型 (4)4 设计方案 (4)5 程序编码 (5)5.1 将RGB图像与HSI图像互相转换 (5)5.2 将RGB图像转换到NTSC图像 (8)6 仿真结果 (9)7 结论 (11)8 参考文献 (12)1 课程设计目的彩色模型也称为彩色空间或彩色系统，是描述色彩的一种方法。
图像处理技术的颜色空间转换与调整方法
图像处理技术的颜色空间转换与调整方法在图像处理中，颜色空间的转换和调整是非常重要的技术手段。
通过改变图像的颜色空间，我们可以达到多种效果，如增强图像的对比度、改变图像的色调和饱和度等。
本文将介绍几种常见的图像处理技术的颜色空间转换与调整方法。
一、RGB颜色空间转换与调整方法RGB颜色空间是一种最常见的图像颜色表示方式，它通过红、绿和蓝三个颜色通道来描述图像的颜色。
RGB颜色空间转换与调整的方法主要包括以下几种：1. 色彩平衡调整：色彩平衡调整可以改变图像中红、绿、蓝三个通道的相对强度，从而调整整个图像的色调。
通过增加或减小某个通道的亮度，可以使图像呈现不同的色彩效果。
2. 亮度调整：亮度调整可以改变图像的整体亮度，使图像变得明亮或暗淡。
通过调整RGB三个通道的亮度，可以在保持颜色信息不变的情况下，调整图像的明暗。
3. 对比度调整：对比度调整可以改变图像中颜色的差异程度，使图像更加鲜明。
通过调整RGB三个通道的对比度，可以使图像的黑白部分更加明确，颜色部分更加饱和。
二、HSV颜色空间转换与调整方法HSV颜色空间是一种将颜色的属性（色调Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）分开表示的颜色模型。
HSV颜色空间转换与调整的方法包括以下几种：1. 饱和度调整：饱和度调整可以改变图像中颜色的鲜艳程度，使图像的颜色更加饱和或褪色。
通过调整S通道的数值，可以增加或减小图像的饱和度。
2. 明度调整：明度调整可以改变图像的亮度，使图像变得明亮或暗淡。
通过调整V通道的数值，可以调整图像的明暗程度。
3. 色调调整：色调调整可以改变图像中颜色的种类，使图像呈现不同的色调。
通过调整H通道的数值，可以改变图像的色调，如从蓝色调整为红色。
三、LAB颜色空间转换与调整方法LAB颜色空间是一种将颜色的亮度L与颜色的两个对立色a与b分开表示的颜色模型。
LAB颜色空间转换与调整的方法包括以下几种：1. 亮度调整：亮度调整可以改变图像的整体亮度，使图像变得明亮或暗淡。
RGB颜色转换方法
RGB颜色转换方法RGB颜色（红绿蓝颜色模式）是一种添加红、绿和蓝三种基本光颜色来生成各种颜色的方法。
RGB值是由这三种基本颜色的亮度组成的，每种颜色的取值范围从0到255、RGB颜色转换方法有很多种，下面将介绍几种常见的方法。
1.RGB到十六进制2.十六进制到RGB将颜色代码拆分成三个部分，每个部分都是两个字符。
然后将这些字符转换为十进制数，即可得到RGB值。
例如，颜色代码#FF0000转换为RGB(255,0,0)。
3.RGB到CMYKCMYK是一种颜色模式，常用于印刷行业。
RGB颜色可以通过以下公式转换为CMYK颜色：C=1-(R/255)M=1-(G/255)Y=1-(B/255)K = min(C, M, Y)其中，C表示青色值，M表示洋红色值，Y表示黄色值，K表示黑色值。
注意，CMYK颜色的取值范围为0到1、例如，RGB(255,0,0)转换为CMYK(0,1,1,0)。
4.CMYK到RGBCMYK颜色可以通过以下公式转换为RGB颜色：R=(1-C)*(1-K)G=(1-M)*(1-K)B=(1-Y)*(1-K)其中，R表示红色值，G表示绿色值，B表示蓝色值。
注意，RGB颜色的取值范围为0到255、例如，CMYK(0,1,1,0)转换为RGB(255,0,0)。
5.RGB到HSVHSV（色相、饱和度、明度）是一种用于描述颜色的模型，它将颜色分解为色相、饱和度和明度三个部分。
RGB颜色可以通过以下公式转换为HSV颜色：V = max(R, G, B)S = (V - min(R, G, B)) / V (如果V不为0，否则S为0)H=根据最大值和最小值计算色相的公式例如，RGB(255,0,0)转换为HSV(0,1,1)。
以上是常见的几种RGB颜色转换方法，可以根据需要选择合适的方法进行转换。
通过颜色转换，我们可以在不同的颜色模式之间进行转换，以适应不同的应用场景和需求。
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doubleI;
doubleS;
}
建立两个结构体主要是好区分RGB和HIS的对象
3，研究转换的具体格式
发现坐标变换的HIS和RGB转换，会产生值域不正确的现象，RGB的值会>1,，因此不能单纯的将RGB转换到255int型~~~至于怎么映射，还没想清楚
使用标准模型的方法可以构造合适的色谱···
还有个中间插值的原因
插值方法：
1，如果要输出的色谱个数小于等于基色个数，那么就按照原来的方法进行判断；
2，如果色谱个数大于基色个数，则在基色中每两个基色之间均匀插值N个或N+1个
插值方法int MidNum = Num/BaseNum;
最后按照方法5，得到正确的映射区域：
红绿之间的色谱映射到HIS空间
1，得到输入的基色值vector<RGB>
2，构造适应的数据格式，
需要将原始的基色值映射到0-1之间，我觉得应该是r =(R+0.5)/255.5~~希望减少double和int互换的时候，数据磨损。同G，B
StructRGB
{
doubleR;
doubleG;
doubleB;
}
Struct HIS
{