HSV色空間とは？RGBから変換するときの計算式

HSV色空間とは？メリットやRGB色空間からの変換式についてまとめました。

HSV色空間とは

HSV色空間とは、「色相(Hue)」「彩度(Saturation)」「明度(Value)」の3つの組み合わせで色を表現する手法です。

HSV色空間は人間が色を知覚する方法と類似しているため、RGB色空間よりも人がイメージした通りの色を作りやすいという特徴があります。
この特徴から、画像処理でも色検出をおこなう場合などにHSV色空間が利用されています。

RGB色空間からHSV色空間へ変換する計算式

（R、G、B）の値が0.0(最小)から1.0（最大）の範囲にあるとします。
そして、各画素のR、G、Bの3つの画素値のうち、最大値をMAX、最小値をMINとします。

H(色相)の計算

最小値MINがB(青)の画素値であった場合、H(色相)は以下の式で計算できます。
$$ H=60\times \frac{G-R}{MAX-MIN}+60 $$

最小値MINがR(赤)の画素値であった場合、H(色相)は以下の式で計算できます。

$$ H=60\times \frac{B-G}{MAX-MIN}+180 $$

最小値MINがG(緑)の画素値であった場合、H(色相)は以下の式で計算できます。

$$ H=60\times \frac{R-B}{MAX-MIN}+360 $$

最大値MAXと最小値MINが等しい場合、定義はありません（今回紹介するサンプルコードでは0とします）。

$$ H=undefined $$

S(色彩)の計算

HSV色空間が円錐モデルのとき、S(色彩)は以下の式で計算できます。

$$ S = MAX-MIN $$

円柱モデルのとき、S(色彩)は以下の式で計算できます。

$$ S=\frac{MAX-MIN}{MAX} $$

V(明度)の計算

V(明度)は以下の式で計算できます。

$$ V=MAX $$

色相$H$が負の値になれば、360を加算して0～360の範囲内に収めます。
色彩$S$と明度$V$は0～1の範囲内に値が収まります。

関連ページ

Python版OpenCVによる実装例は以下ページで解説しています。

【Python/OpenCV】赤・緑・青色の検出（HSV色空間）

PythonとOpenCVを用いて画像をHSV色空間に変換し、赤・緑・青色の領域を色検出する方法をソースコード付きで解説します。

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画像処理アルゴリズム全般については以下ページにまとめています。

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2024.07.06