之前有写一些利用opencv处理图像的内容，不过大都是基于RGB颜色模式去处理的。
今天在做一个案例时，试了一下用HSV模式，可以很好的筛选出图片中不同的颜色空间。
原图：
通过HSV的可以显示出指定的颜色部分。
那什么是HSV，通过下面的图片可以看出。
H、S、V分别是色彩、深度、明暗，按着图中方向的变化，其对应的颜色也会改变，三者也同样是有取值范围的：
H（色调）：在opencv中通常取值范围为0-179。
S（饱和度）：表示颜色接近光谱色的程度。在opencv通常取值范围为0-255，值越大，颜色越饱和。
V（明度）：表示颜色明亮的程度，在opencv中通常取值范围为0-255。
具体可以下面的动图效果：
网址传送门：https://www.pyimagesearch.com/
比如图像处理中非常有用的形态学操作。包括腐蚀，膨胀，以及开运算和闭运算等常见操作。通过巧妙地使用形态学运算可以避免更复杂（且计算成本高）的机器学习和深度学习算法。
还有图像目标检测常用的边缘检测，轮廓检测，以及轮廓的特征。
比如我自己之前做过的水果识别以及网上看过的餐盘计价，也是用到的类似原理。
别看了，赶紧到网站去学习吧，啥都有，保证你能有收获。
收获了欢迎来分享，让我再学习一下。
