HSL色彩空间：
HSL的一般含义是色调、饱和度和明度。你可以将HSL以圆柱体的形式可视化，如图2(a)所示。围绕圆柱体的是不同的颜色，比如绿色、黄色、红色等等(我们真正想要的颜色)。饱和度是指颜色的多少，而明度是指颜色有多暗或多亮。正如你所看到的，圆柱体的顶部全是白色，底部全是黑色。
HSL色彩空间的Python实现：
使用OpenCV函数**cvtColor()**将BGR色彩空间转换为HSL色彩空间，在这里我们需要传递图像，以及从哪个色彩空间到哪个色彩空间我们想要改变图像。然后再复制并使两个颜色通道为零，以便分别显示每个颜色通道。
上海嘉励自动化科技有限公司是一家专业提供视觉光源的公司，有想法可以来我司咨询！内蒙古视觉光源产品由于滤光片的重要性，SVL开发了一套滤光片。包括7种分光滤光片-用来选择性通过一定频谱范围的光而反射其他频率的光-2种范围在470nm-850nm的颜色滤光片和一个偏振片。27mm的滤光片提供了两个适配环，25.5mm和30.5mm，传输表描述了每个滤光片的规格。UV荧光图像在很多应用中用到，反射UV图像-没有荧光-也可以呈现物体的瑕疵。这里，使用反射UV光获取图像，用来检测空气袋上的产品标签，增强了对比度。然而，这样的照明方案毕竟比较昂贵。为了高亮显示信封上的胶水，加入需要使用280nm的UV光，因为胶水吸收280nm的光，在反射图像上呈现黑色（图5）。然而，使用280nm的UV LED并不合适，因为每颗LED就要20美元，为了产生足够的光照，可能就需要上千颗这样的LED。云南视觉光源图片上海嘉励自动化科技有限公司是一家专业提供视觉光源的公司，有想法的不要错过哦！
由于人眼有限的感知力，我们需要通过一种媒介来识别颜色，这种颜色的表示被称为“色彩空间”。在机器视觉的技术术语中，一个颜色模型或色彩空间是一个特定的3-D坐标系统以及该系统中的一个子空间，其中每一种颜色都由一个单点表示。有哪些色彩空间的类型？
目前主要有五种类型的颜色模型，比较常见的是(RGB、HSV和HSL)。
RGB(Red Green Blue)
HSL(Hue Saturation Lightness)
HSV(Hue Saturation Value)
YUV(Luminance, blue–luminance, red–luminance)
CMYK(Cyan, Magenta, Yellow, Key)
RGB色彩空间：
RGB色彩空间是三维坐标系中红、绿、蓝坐标所表示的色彩空间之一。在更专业的术语中，RGB将颜色描述为由三个部分组成的元组。每个部分都可以取0到255之间的值，其中元组(0,0,0)表示黑色，元组(255,255,255)表示白色。元组的第0、第1和第2个部分分别表示红、绿、蓝的分量。
在机器视觉系统中，设计视觉光源的第一步就是确定被测物和背景区域间的不同，然后来突出二者的差异。
1、镜头的视场
在照明系统的设计中，应根据被测对象的尺寸确定镜头的视野大学。然后再根据镜头视场的大小决定比较好的照明系统。
2、照明系统与工件的间距
在设计光学系统中，需了解镜头到工作的距离，照明系统到工件的距离，通过这些参数确定光源与工件的距离。
3、工件的外形、条件和颜色
照明系统的选择是由工件表面的形状、平坦度、光滑程度等条件决定的。可通过检测工作或被检测区域的颜色来决定比较好的光源照明颜色。
4、成像物镜
一般情况下，应对确定的成像物镜进行光学系统设计。检验标准为：工件中需要可视化的部分、划痕、缺陷等是否被显现出来，工件表面上的印纹是否能够辨认等。 上海嘉励自动化科技有限公司致力于提供视觉光源，欢迎您的来电哦！
对比度明显，目标与背景的边界清晰；背景尽量淡化而且均匀，不干扰图象处理；颜色，亮度适中，不过度曝光；整体亮度均匀，整体不均匀灰度差不影响图象处理。这些是一副好的视觉图像必须达到的条件。而视觉光源的选择，直接影响着成像的效果。
在视觉光源的选择中，我们首先要关注被测物体的表面，要根据物体表面的复杂程度选择不同的视觉光源产品。
其次，机器视觉的光源设计就是对反射的研究，如果反射光可以控制，图像就可以控制。在涉及机器视觉应用的光源设计时，重要的原则就是控制好哪里的光源反射到透镜及反射的程度。
再次，当光源入射到物体表面的时候，光源的反映是可以预测的。光源可能被吸收或被反射。光可能被完全吸收(黑金属材料，表面难以照亮)或者被部分吸收(造成了颜色的变化及亮度的不同)。不被吸收的光就会被反射，入射光的角度等于反射光的角度，这个科学的定律简化了机器视觉光源，因为理想的想定的效果可以通过控制光源而实现。 视觉光源，就选上海嘉励自动化科技有限公司，有需求可以来电咨询！青海视觉光源图片
上海嘉励自动化科技有限公司致力于提供视觉光源，有想法的可以来电咨询！内蒙古视觉光源产品
HSV色彩空间：
HSV这个名字来自于颜色模型的三个坐标，即色相、饱和度和值。它也是一个圆柱形的颜色模型，圆柱体的半径表示饱和度，垂直轴表示值，角度表示色调。对于观察者，色调是占主导地位的，饱和度是混合到色调中的白光的数量，value是chrome的强度，value较低颜色变得更加类似于黑色，value越高，颜色变得更加像颜色本身。通过改变这些参数，我们可以生成不同的颜色。
HSV色彩空间的Python实现：
使用cvtColor()函数将色彩空间转换为HSV色彩空间。然后再复制并使两个通道置为零，以便分别显示每个通道。
hsv_img = [0],cv2.COLOR_BGR2HSV)
hsv_img_1 = hsv_
hsv_img_2 = hsv_
hsv_img_3 = hsv_
hsv_img_1[:,:,1] = 0#HUE --> ZERO
hsv_img_1[:,:,2] = 0
hsv_img_2[:,:,0] = 0#SATURATION --> ZERO
hsv_img_2[:,:,2] = 0
hsv_img_3[:,:,0] = 0#VALUE --> ZERO
hsv_img_3[:,:,1] = 0
内蒙古视觉光源产品
