在机器视觉领域，我们除了对物体的外形，纹理特征进行检测识别，也可以利用颜色来识别不同物体。比如水果的成熟程度。HSV指的是Hue色调分量，Saturation饱和度，Intensity明亮度。
以下摘自百度百科：
色调H
用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°；
饱和度S
饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0%～100%，值越大，颜色越饱和。
明度V（I）
明度表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0%（黑）到100%（白）。
在HSV颜色空间中颜色分量Hue对应不同颜色的灰度范围如下：
0<=h<20， 红色
30<=h<45， 黄色
45<=h<90，绿色
90<=h<125，青色
125<=h<150，蓝色
150<=h<175，紫色
175<=h<200，粉红色
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200<=h<220，砖红色
220<=h<255，品红色
由于自己对颜色不是十分敏感，比如绿色和青色，各种红色，需要在生活中进行训练~
我们可以根据物体Hue分量的颜色类别来判断灰度范围，反过来，也可以根据Hue分量的灰度范围来判断物体的颜色种类。