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前言 在3-1这个章节，我们要来谈谈彩色图像，还有如何使用labview中所提供的Vision色彩工具来解析彩色图像，基本上我们可以说彩色图像中的每一个像素都是由RGB三原色所组成，这应该是大家比较熟知的，用比较专业的说发，我们会称其为RGB色彩空间，如果我们想要从彩色图像中找出一个完美的红色，那我们可以找找看哪一个像素里面的RGB三原色分别是255、0、0，但是如果我们要找的红色不是那么完美的红色，那我们该怎么办？如果我们想要从彩色图像中找出来的是黄色，那我们该怎么办？有没有其他的色彩空间定义，可以让我们更清楚地去定义我们要的颜色？我们要如何去定义我们要找的颜色？我们要如何从彩色图像中区分出不同的颜色？要使用LabVIEW得到上述问题的答案该怎么做？在第三章中，你将会得到这些答案。 3-1-2 色彩空间 在前一小节中我们提到彩色图像可以解析为RGB三原色，但其实彩色图像还可以解析为其他的组成方式，为什么色彩会有RGB以外的组成方式呢？因为不同的解析方式，可以让色彩在不同领域中被应用的更恰当，譬如印刷业所使用的CMY(K)，以下我们介绍几种LabVIEW Vision的色彩解析工具所能处理的色彩组成方式： · RGB：将色彩解析成红色(R)、绿色(G)和蓝色(B)。 · HSL：将色彩解析为色相(H)、饱和度(S)和亮度(L) · HSV：将色彩解析为色相(H)、饱和度(S)和明度(V) · HSI：将色彩解析为色相(H)、饱和度(S)和亮度(I) 除了上述提到的四种色彩组成方式外，其他还有CIE、CMY(K)和YIQ等等各种应用在不同领域的色彩组成方式，有兴趣的朋友可以上维基百科看看说明，因为LabVIEW Vision工具并没有对其它的色彩空间去做解析，故作者在此则不多加着墨，下面我们开始来谈谈上述提到的四种色彩组成方式。 RGB是最常见的色彩组成方式，同时也是人眼解析色彩的方式，顾名思义RGB是将色彩解析成红色(R)、绿色(G)和蓝色(B)，即所有的颜色都是由这三种颜色依照不同的比例调配而来。其色彩空间示意如下图3-1所示。 图3-1 RGB色彩空间 HSL、HSV和HSI都是做影像处理常用的色彩空间，HSL将色彩解析为色相(H)、饱和度(S)和亮度(L)。色相(H)是指色彩的基本属性，就是平常所说的颜色名称，譬如红色、黄色等等；饱和度(S)是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰；亮度(L)是指颜色的相对明暗度，通常以0%到100%的百分比来衡量，而在LabVIEW的Vision工具之中，H, S, L这三个数值定义的范围都是0～255。HSV和HSI所定义的H和S和HSL是一样的，而L(亮度)、V(明度)、I(亮度)在字面上的定义看似一样，实则不同，我们看了下面图3-2的HSL、HSV色彩空间比较图和图3-3的HSI色彩空间图就会比较清楚了。 图3-2 HSL和HSV色彩空间比较图 图3-3 HSI色彩空间图 另外就作者所知，我们也可以使用alpha去对颜色做定义，每一个alpha值所代表的颜色是唯一的，但LabVIEW的Vision工具中并没有可以直接提供解析alpha值的function，故作者在此就不再加以赘述，有兴趣的朋友可以上网去找找看，如何得到alpha值，还有其相关的应用。 3-1-3 实作LabVIEW中之Vision的色彩解析工具 相信经过了前面小节的说明，大家已经了解什么是色彩空间，而彩色图像又是如何构成的了，接下来作者就来介绍这一章的重头戏，LabVIEW中的色彩解析工具，如下图3-4所示。 图3-4 Color Utilities 今天第一个要介绍的工具是IMAQ ExtractColorPlanes，如下图3-5所示。它的功能是把一张彩色图像依据我们想要解析的方式，将其拆解为三张灰阶图像，每一个灰阶图像分别代表RGB(HSL, HSV, HSI)中的R(H), G(S)和B(L, V, I)，每一个像素的灰阶值为0～255。 图3-5 IMAQ ExtractColorPlanes function 先说明一下它的使用方式，它的使用方式很简单，首先要将我们的彩色图像接在Image Src上面，再来选择我们要解析彩色图像的方式，LabVIEW所提供的这个function有四种Color Mode，就是我在前一节所介绍到的RGB、HSL、HSV和HSI，接着再接上自行创建的三个灰阶(8bits)的影像空间，做为输出结果存放的地方，这样大致上就完成了，完成的程序码如下图3-6所示，程序执行的结果如下图3-7所示。在图3-7中我们可以看到右上角那张为色相的灰阶解析图，我们可以看到原图中黄色的部分，在这张图里表现出来的灰阶值都是差不多的，因为他们几乎是属于相同的色相，就是平常我们口中的黄色；左下角那张为饱和度的灰阶解析图，我们可以看到原图中越纯的颜色，表现出来的灰阶值越高；右下角那张为亮度的灰阶解析图，我们可以看到原图中亮度较高的部分，在这张灰阶解析图中所表现出来的灰阶值越高。 图3-6 IMAQ ExtractColorPlanes Example Block Diagram 图3-7 IMAQ ExtractColorPlanes Example Result 刚才前面介绍的是使用IMAQ ExtractColorPlanes function直接将彩色图像解析成三个灰阶图像，接下来作者要介绍的是直接把彩色图像的RGB、HSL、HSV或HSI值个别解析出来，下面介绍两个function，IMAQ ColorImageToArray和IMAQ IntegerToColorValue，如下图3-8和图3-9所示。IMAQ ColorImageToArray这个function可以将一张彩色的图像解析成一个2D(U32)的Array；IMAQ IntegerToColorValue这个function可以将前面IMAQ ColorImageToArray function解析出来的2D(U32)的Array再解析为我们所选择的色彩空间(RGB、HSL、HSV或HSI值)，完成的范例程序码如下图3-10所示，程序执行的结果如下图3-11所示。再结果画面中，我们可以看到我们一开始输入的彩色图像，其中的每一个像素都已经被解析成HSL的数值了，有没有觉得这个功能很棒啊？作者我觉得这个功能还满方便的，我还满喜欢的。 图3-8 IMAQ ColorImageToArray function 图3-9 IMAQ ImageToColorValue function 图3-10 Color Image to Color Value Example Block Diagram 图3-11 Color Image to Color Value Example Result 另外再特别介绍两个function，IMAQ ColorToRGB(下图3-12)这个function可以将其他影像空间的值转换成RGB的值；IMAQ ImageToColorValue(下图3-13)这个function则可以将RGB的值转换为其他影像空间的值。 图3-12 IMAQ ColorToRGB function 图3-13 IMAQ ImageToColorValue function 结语 这一章讲述到这里，相信各位对彩色图像的组成已经有了一定的认识，同时也已经有能力对彩色图像去做解析了，这一章节的最后，在这边再补充一些作者平常在做图像色彩解析的经验谈。 根据经验，通常在做图像色彩解析的时候，RGB通常不会比前述提到的其他三种色彩空间要来得好用，因为我们比较常有的应用象是：这个颜色是不是我们要的颜色？譬如检测这个黄色是不是我们要的黄色时，通常作者我会使用HSL去做解析，先就色相(H)的部分去定义出黄色的范围，即什么是黄色，接着再来去定义饱和度(S)和亮度(L)的范围，即我们要的是怎样的黄色，最后就透过前面小节所提到的LabVIEW之中的色彩解析工具去做处理，这是比较常使用的方式。至于在做影像解析的时候到底HSL、HSV和HSI要选择哪一个比较好呢？我这边其实也没有标准答案，在这里只能给各位一个很笼统的回答：只要能够成功达成需求，那就是你要的答案。 其实LabVIEW之中还有许多关于彩色影像处理的工具，譬如彩色二值化(Color Threshold)和彩色图像配对(Color Pattern Matching)，他们也都是在彩色影像处理中会常常用到的功能。 
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我肯定要收藏,非常有用
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写的很专业，要是有些案例就更好了
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