HLS 모델과 RGB 모델간의 관계
RGB 모델은 red, green, blue를 섞어서 색깔을 만들어내므로 직관적으로 이해가 쉽다. 그러나 같은 식으로 HLS 모델을 생각하는 것은 쉽지 않다.
그래서 HLS에서 RGB로의 변환을 통해서 두 모델 간에 어떤 관계가 있는지를 살펴보는 것은 HLS모델 이해에 도움이 된다.
두 모델간의 변환을 쉽게 보여주는 유용한 사이트를 통해 아래와 같은 실험을 진행해보았다.
<실험 1>
Hue를 0으로 하고, 채도에 해당하는 S(Saturation)를 100%하여 원색을 만들고, 밝기에 해당하는 L(luminance)는 50%로 설정하였다. 이렇게 되면 Hue의 각 값에 해당하는 색을 볼 수 있다. 이 경우, 빨간색인 것을 알 수 있다.
<실험 2>
L=100으로 하였다. 이것은 색을 최대로 밝게 만든 것이다. 이 조건에서는 H와 S를 아무리 변화시켜도 흰색밖에는 얻을 수가 없다.
<실험 3>
L=0으로 하였다. 색을 최대한 어둡게 한 것이다. 이 경우에도 H와 S를 아무리 변화시켜도 검정색 밖에는 얻을 수가 없다. 비유적으로 이해하자면, L은 전등스위치라고 생각하면 되겠다. 전등을 켜면 (L=100) 모든 것이 하얗게 보이고, 끄면 (L= 0) 모든 것이 어둡게 보이는 것이다.
<실험 4>
전등은 절반만 켜놓고 (L=50), 원색정도를 나타내는 S=0으로 설정하여, 색을 갖지 못하도록 하였다. 이 조건에서는 H를 아무리 변화시켜도 회색계통 밖에는 얻을 수가 없다. 비유적으로 S=0이면 흑백사진이고, S값이 커질수록 컬러사진이 되는 것으로 이해하면 된다.
<실험 5>
전등은 절반만 켜고 (L=50), 컬러사진으로(S=100) 만들어 놓은 상태에서는 H를 변화시키면 다양한 원색들을 볼 수 있다. 따라서 H는 색을 결정하는 주요인자인 것이다.
HLS와 RGB간의 대응관계
아래 그림 1은 주요색들에 대해서 HLS와 RGB간의 대응관계를 보여준다.
<그림 1> 주요색들의 HLS와 RGB 대응관계
'Computer Vision by OpenCV' 카테고리의 다른 글
OpenCV 3D histogram (3차원 히스토그램) (0) | 2016.04.13 |
---|---|
OpenCV: Histogram Equalization: Luminance (0) | 2016.04.12 |
OpenCV: HLS영상 히스토그램(histogram)의 장점 (2) | 2016.03.27 |
OpenCV : calcHist함수를 이용한 histogram 구하기 - 컬러이미지에 대해 (1) | 2016.03.26 |
OpenCV : calcHist함수를 이용한 histogram 구하기 - Gray이미지에 대해 (2) | 2016.03.26 |