opencv里的hsv，根据HSV色彩空间，给出黑、蓝、绿、紫、黄、红、橘色，以上颜色的浅色和深色的大致数值

根据HSV色彩空间，颜色可以表示为三个参数：色相（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）。其中，色相表示颜色的种类，取值范围为0~360度；饱和度表示颜色的纯度，取值范围为0~100；明度表示颜色的亮度，取值范围为0~100。

以下是一些常见颜色的HSV数值范围：

- 黑色：H(0-360) S(0-0%) V(0-50%)
- 蓝色：H(200-260) S(50-100%) V(20-100%)
- 绿色：H(70-150) S(50-100%) V(20-100%)
- 紫色：H(280-320) S(30-100%) V(20-100%)
- 黄色：H(40-70) S(50-100%) V(20-100%)
- 红色：H(0-20, 340-360) S(50-100%) V(20-100%)
- 橘色：H(20-40) S(50-100%) V(20-100%)

浅色和深色的区分，可以通过调整颜色的明度参数来实现。例如，一个颜色的明度值为50%，则该颜色的浅色版本可以将明度值增加到70%~80%，深色版本则可以将明度值降低到20%~30%。

相关问题

opencv颜色空间hsv

HSV是一种颜色空间，它由色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）三个分量组成。在OpenCV中，可以使用cv2.cvtColor()函数将BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。

下面是一个示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow('HSV Image', hsv_img)
cv2.waitKey(0)

在上面的代码中，我们首先使用cv2.imread()函数读取一张图片，然后使用cv2.cvtColor()函数将BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。最后，我们使用cv2.imshow()函数显示转换后的图像，并使用cv2.waitKey()函数等待用户按下任意键关闭窗口。

opencv hsv 色彩空间的取值范围

HSV色彩空间在OpenCV中的取值范围如下：
1. 色调（H）的取值范围是[0, 180]，对应于色调值颜色的范围为0红色到180品红色。
2. 饱和度（S）的取值范围是[0, 255]，表示颜色的纯度或者灰度程度，0表示灰度，255表示完全饱和的颜色。
3. 亮度（V）的取值范围也是[0, 255]，表示颜色的亮度或者明暗程度，0表示黑色，255表示最亮的颜色。

在OpenCV中，色调的角度值除以2，得到的值就是在[0, 180]范围内的色调值。这样做是为了适应8位二进制的存储和表示范围。