先来了解一些概念：
1.RGB是一种加色模型,就是将不同比例的Red/Green/Blue混合在一起得到新颜色.通常RGB颜色模型表示为:
2.HSB(HSV) 通过色相/饱和度/亮度三要素来表达颜色.
H(Hue):表示颜色的类型(例如红色,绿色或者黄色).取值范围为0—360.其中每一个值代表一种颜色.
S(Saturation):颜色的饱和度.从0到1.有时候也称为纯度.(0表示灰度图,1表示纯的颜色)
B(Brightness or Value):颜色的明亮程度.从0到1.(0表示黑色,1表示特定饱和度的颜色)
后面地址是一个在线的观察RGB到HSB转换的工具：http://web.bentley.edu/empl/c/ncarter/MA307/color-converter.html
用RGB来表示颜色虽然方便，但是两个相近的颜色的RGB值却可能相差十万八千里。用HSV(Hue色相、Saturation饱和度、Value(Brightness)明度，也叫HSB)来表示颜色就比较符合人们的习惯。
RGB到HSV(HSB)的转换:
HSV(HSB)到RGB的转换:
根据以上说明，有以下转换公式（Java代码）：
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public
static
float
[] rgb2hsb(
int
rgbR,
int
rgbG,
int
rgbB) {
assert
0
<= rgbR && rgbR <=
255
;
assert
0
<= rgbG && rgbG <=
255
;
assert
0
<= rgbB && rgbB <=
255
;
int
[] rgb =
new
int
[] { rgbR, rgbG, rgbB };
Arrays.sort(rgb);
int
max = rgb[
2
];
int
min = rgb[
0
];
float
hsbB = max /
255
.0f;
float
hsbS = max ==
0
?
0
: (max - min) / (
float
) max;
float
hsbH =
0
;
if
(max == rgbR && rgbG >= rgbB) {
hsbH = (rgbG - rgbB) * 60f / (max - min) +
0
;
}
else
if
(max == rgbR && rgbG < rgbB) {
hsbH = (rgbG - rgbB) * 60f / (max - min) +
360
;
}
else
if
(max == rgbG) {
hsbH = (rgbB - rgbR) * 60f / (max - min) +
120
;
}
else
if
(max == rgbB) {
hsbH = (rgbR - rgbG) * 60f / (max - min) +
240
;
}
return
new
float
[] { hsbH, hsbS, hsbB };
}
public
static
int
[] hsb2rgb(
float
h,
float
s,
float
v) {
assert
Float.compare(h,
0
.0f) >=
0
&& Float.compare(h,
360
.0f) <=
0
;
assert
Float.compare(s,
0
.0f) >=
0
&& Float.compare(s,
1
.0f) <=
0
;
assert
Float.compare(v,
0
.0f) >=
0
&& Float.compare(v,
1
.0f) <=
0
;
float
r =
0
, g =
0
, b =
0
;
int
i = (
int
) ((h /
60
) %
6
);
float
f = (h /
60
) - i;
float
p = v * (
1
- s);
float
q = v * (
1
- f * s);
float
t = v * (
1
- (
1
- f) * s);
switch
(i) {
case
0
:
r = v;
g = t;
b = p;
break
;
case
1
:
r = q;
g = v;
b = p;
break
;
case
2
:
r = p;
g = v;
b = t;
break
;
case
3
:
r = p;
g = q;
b = v;
break
;
case
4
:
r = t;
g = p;
b = v;
break
;
case
5
:
r = v;
g = p;
b = q;
break
;
default
:
break
;
}
return
new
int
[] { (
int
) (r *
255.0
), (
int
) (g *
255.0
),
(
int
) (b *
255.0
) };
}
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本文转自passover 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/passover/1338980，如需转载请自行联系原作者
