我在尝试实现用于分割对象的计算机视觉论文时碰巧遇到了这一部分。有人可以给我我们需要/应该将图像转换为 YCrCb 颜色空间的好处/有利场景吗？
【问题讨论】：
标签： image-processing computer-vision image-segmentation color-space
YCrCb 是将强度与颜色信息分开的多种颜色模型之一。这有各种应用。
引入YCrCb的一个重要应用和原因是彩色电视信号的传输。 RGB 是相当多余的，人类对强度比对颜色信息更敏感。因此，如果您以高分辨率传输强度并以较低分辨率传输颜色，则可以节省大量带宽。同样，也许今天最重要的应用是 JPEG 压缩。
另一个应用：直方图均衡或类似的图像增强技术。您不能仅将其应用于 RGB，因为更改 RGB 比率会导致奇怪的颜色变化。因此，您只需更改强度信息的对比度，然后将其重新转换回 RGB。
只需进行网络搜索以了解更多详细信息。
【讨论】：
一种思考方式是，R、G 和 B 是相关的。颜色变换的工作方式类似于沿一个颜色轴的旋转（IMO 的一些可逆变换更明显），目的是减少其他 2 种颜色的系数。因此，一个通道包含比其他 2 个（色度）更多的信息（亮度）。对于压缩，将色度通道下采样 2 （将颜色计划的大小减少 4）并没有什么视觉损失是很常见的。 在您的情况下，仅处理 Luma 通道可能就足够了。
【讨论】：