颜色空间中 进行数值转换 1.学习颜色空间中，如何进行数值转换。 2.编程实现2个常用的颜色空间相互转换算法。

在颜色空间中进行数值转换通常涉及到将图像从一种颜色模型转换到另一种模型，例如RGB、HSV、CMYK等。以下是两个常见的过程：

1. **理解转换原理**：
- RGB (红绿蓝) 到 HSV (色调、饱和度、亮度) 转换：RGB值表示每个像素的三个分量，而HSV更直观地描述色彩，其中色调对应角坐标，饱和度代表纯度，亮度则是明暗程度。转换时，需要分离RGB三色，并通过公式计算出色调、饱和度和亮度。
- CMYK (青洋黄黑) 到 RGB 或者灰度转换：CMYK是一种印刷色彩模式，它基于减法颜色理论，而RGB是加法颜色理论。要从CMYK转到RGB，先需要反算出青、洋红、黄的纯度，然后加上K（黑色）的部分。

2. **编程实现示例**（这里提供Python的简单代码片段，假设有一个名为`color_converter`的模块）：

   # 导入必要的库
   from colorsys import hsv_to_rgb, rgb_to_hsv
   from cmath import cmul, log

   def rgb_to_cmyk(r, g, b):
       k = 1 - max(r, g, b)
       c = (1 - r - k) / (1 - k) if k else 0
       m = (1 - g - k) / (1 - k) if k else 0
       y = (1 - b - k) / (1 - k) if k else 0
       return c, m, y, k

   def rgb_to_hsv(r, g, b):
       r, g, b /= 255.0
       h, s, v = hsv_to_rgb(r, g, b)
       return round(h * 360), round(s * 100), round(v * 100)

   def cmyk_to_rgb(c, m, y, k):
       k_adjusted = k * (1 - c) * (1 - m) * (1 - y)
       r = 255 * ((1 - c) * (1 - k) + k)
       g = 255 * ((1 - m) * (1 - k) + k)
       b = 255 * ((1 - y) * (1 - k) + k)
       return int(r), int(g), int(b)

   # 示例
   input_rgb = (255, 0, 0)  # 红色
   output_hsv = rgb_to_hsv(*input_rgb)
   output_cmyk = rgb_to_cmyk(*input_rgb)