RGB 空间
RGB 空间就是 red ，green 和 blue 颜色3个向量张成的空间，正好类似于3维欧氏空间。
如图所示，3个向量均归一化了，其中(0，0，0)处为黑色，（1，1，1）处为白色。这种映射关系和光学棱镜色散和叠加相对应。实际应用常用的在[0, 255]区间编码。简单的例子：rgb(255, 0, 0) 为纯红色，rgb(0, 0, 255) 为纯蓝色。
RGB 的局限性
RGB 是我们接触最多的颜色空间，由三个通道表示一幅图像，分别为红色(R)，绿色(G)和蓝色(B)。这三种颜色的不同组合可以形成几乎所有的其他颜色。
RGB 颜色空间是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间，比较容易理解。
RGB 颜色空间利用三个颜色分量的线性组合来表示颜色，任何颜色都与这三个分量有关，而且这三个分量是高度相关的，所以连续变换颜色时并不直观，想对图像的颜色进行调整需要更改这三个分量才行。
自然环境下获取的图像容易受自然光照、遮挡和阴影等情况的影响，即对亮度比较敏感。而 RGB 颜色空间的三个分量都与亮度密切相关，即只要亮度改变，三个分量都会随之相应地改变，而没有一种更直观的方式来表达。
但是人眼对于这三种颜色分量的敏感程度是不一样的，在单色中，人眼对红色最不敏感，蓝色最敏感，所以 RGB 颜色空间是一种均匀性较差的颜色空间。如果颜色的相似性直接用欧氏距离来度量，其结果与人眼视觉会有较大的偏差。对于某一种颜色，我们很难推测出较为精确的三个分量数值来表示。
所以，RGB 颜色空间适合于显示系统，却并不适合于图像处理。
HSV 颜色空间
基于上述理由，在图像处理中使用较多的是 HSV 颜色空间，它比 RGB 更接近人们对彩色的感知经验。非常直观地表达颜色的色调、鲜艳程度和明暗程度，方便进行颜色的对比。在 HSV 颜色空间下，比 BGR 更容易跟踪某种颜色的物体，常用于分割指定颜色的物体。
HSV 表达彩色图像的方式由三个部分组成：Hue（色调、色相），Saturation（饱和度、色彩纯净度），Value（明度）
用下面这个圆柱体来表示 HSV 颜色空间，圆柱体的横截面可以看做是一个极坐标系 ，H 用极坐标的极角表示，S 用极坐标的极轴长度表示，V 用圆柱中轴的高度表示。
Hue 用角度度量，取值范围为0～360°，表示色彩信息，所有的颜色都是光谱上的颜色，从红色开始按逆时针方向旋转，Hue=0 表示红色，Hue=120 表示绿色，Hue=240 表示蓝色等等；
饱和度表示颜色接近光谱色的程度。饱和度越高，说明颜色越深，越接近光谱色饱和度越低，说明颜色越浅，越接近白色。饱和度为0表示纯白色。取值范围为0～100%，值越大，颜色越饱和。
竖直方向表示明度，决定颜色空间中颜色的明暗程度，明度越高，表示颜色越明亮，范围是 0-100%。明度为0表示纯黑色（此时颜色最暗）。
HLS 颜色空间
HLS 和 HSV 比较类似，这里一起介绍。HLS 也有三个分量，hue（色相）、saturation（饱和度）、lightness（亮度）。
HLS 和 HSV 的区别就是最后一个分量不同，HLS 的是 light(亮度)，HSV 的是 value(明度)。
HLS 中的 L 分量为亮度，亮度为100，表示白色，亮度为0，表示黑色；HSV 中的 V 分量为明度，明度为100，表示光谱色，明度为0，表示黑色。
下面是 HLS 颜色空间圆柱体：
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