与灰度图像相比，彩色图像包含更多的额外信息，利用图像的颜色信息可以简化很多机器视觉中的任务，这些可能是灰度图像无法做到的。还可以利用图像的颜色通道进行目标区域分析，通过图像的颜色空间的转换得到图像的属性信息。更高级一些的，还可以利用颜色信息进行线条或边缘的提取。
一、图像颜色
图像的颜色能真实的目标真实情况，图像的颜色信息，特别是通道信息，有助于特征的识别。
1.1图像色彩空间
1.RGB颜色
RGB是我们最熟悉的一种表示颜色的方式，也就是彩色。彩色图像的每个像素拥有3个通道，各8位，分别表示R(Red，红色)、G (Green，绿色)、B（Blue，蓝色）3个分量，各自的取值范围都为0～255。将这3种分量组合，可以得到更多的颜色表示方式。例如，红色和绿色结合可以产生黄色，红色和蓝色结合产生玫红色，绿色和蓝色结合产生青色。这3种颜色分量也可以用来表示不同等级的灰色。例如，当3个分量都为0时，表示的颜色是黑色;当3个分量都为最大值255时，将得到白色。3个分量的组合，将产生范围为0～255的由深到浅的灰色。
2.灰度图像
灰度图像即单通道图像，每个像素的灰度值为0～255，其中0表示全黑，255表示全白。对于显示或者形态学处理等操作来说，灰度图像已经足够满足需求。因此，为了节约计算量并加快处理速度，也会将彩色图像转化为灰度图像进行处理。在Halcon中，可以使用rgbl_to_gray算子或rgb3_to_gray算子将彩色图像转化为灰度图像。
3. HSV/ HSI
HSV分别代表色调（Hue)、饱和度(Saturation)、纯度（ Value)。HSI则表示色调（Hue)、饱和度（Saturation)、亮度（Intensity)。
色调H：表示角度度量，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°,紫色为300°；
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：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）。
当RGB颜色空间不足以区分检测目标与背景时，可以使用HSV/HSI进行尝试。例如，检测深蓝背景上的浅蓝色目标，可以使用饱和度或者明度进行区分﹔又如，当对RGB通道的图像进行平滑滤波等降噪操作时，图像的颜色分量将发生变化，而如果是在HSI分量上操作则不会有这个问题。
1.2Bayer图像
其实大部分工业相机都是利用单个CCD芯片和一个Bayer滤波片来过滤光线的颜色，来得到单通道的图像，用这种方法输出的图像就是Bayer 图像，即每
个像素只有一个颜色分量的图像。如下图所示的处理方式。
如果要将Bayer图像转换为RGB图像，可以使用Halcon中的efa_to_rgb算子进行色彩的转换。cfa_to_rgb算子根据输入图像的Bayer图像类型，通过插值的方式获取RGB 图像。
1.3颜色空间的转换
在图像处理的过程中，有时仅参考RGB颜色空间无法得到理想的结果，就需要对颜色空间做一些转换。例如，使用HSV或者HSI颜色空间，可以通过色调、饱和度、亮度信息来对图像进行处理。例如，若要识别具体的颜色，可以使用HSV空间中的H分量或者S分量进行判断，又如，若要调整图像的亮度，可以使用HSV空间中的V分量进行调整。
Halcon颜色空间的快速转换算子如下：
1. trans_from_rgb算子
该算子用于将一个RGB 图像转换成任意的颜色空间，该算子有7个主要的参数。参数1～3分别为输入的RGB 3个通道的图像。参数4～6分别为输出的3个通道的图像。参数7为输出图像的颜色空间,可选的有HSV、HIS、YIQ、YUV、CIELab等。
2. trans_to_rgb算子
该算子与trans_from_rgb算子的作用正好相反，它用于将任意颜色空间的3个通道图像转换成RGB图像，该算子有7个主要的参数。参数1～3分别为输入的3个通道的图像。参数4～6分别为输出的RGB 3个通道的图像。参数7为输入图像的颜色空间，可选的有HSV、HIS、YIO.YUv、CIELab等。
3.create_color_trans_lut算子
该算子的功能是创建一个颜色查找表（Look up Table,LUT)，用于将RGB图像转换成另一个颜色空间。颜色查找表是一种预定义的颜色“索引”，可以将256色的RGB值分别进行指定。简言之,就是将原始颜色通过查表的方法赋值为另一种颜色。
该算子的第1个参数为ColorSpace，表示转换操作的另一种颜色空间。第2个参数为TransDirection，表示转换的方向，如 from rgb或者to rgb。第3个参数为NumBits，表示输入图像的位数，也是输出图像的位数。第4个参数为输出的LUT的句柄。
二、颜色通道处理
由于彩色图像通常包含不止一个通道，因此检测目标在不同的通道图像中的表现形式也不同。通过访问通道、分解或合并通道，可得到合适的、有助于区分目标的图像。
2.1图像的通道
图像的通道是图像的组成像素的描述方式。举例来说，如果图像全部由灰色的点组成，只需要用一个灰度值就可以表示这个点的颜色，那么这个图像就是单通道的。如果这个点有彩色信息，那么描述这个点需要用到R、G、B3个通道，即用红色分量的颜色数量、绿色分量的颜色数量、蓝色分量的颜色数量共同描述这个点的颜色。因此，这样的彩色点组成的图像就具有3个通道。
如果除了R、G、B颜色信息外，还想要用一张灰度图表示像素的透明度，像素点在灰度图上对应的值是0，表示像素完全不发光;对应的值是255，表示像素完全显示，那么这个点就加入了透明度信息，因而有4个通道。这样的点组成的图像就是一幅四通道图像。
2.2访问通道
与访问通道相关的Halcon算子有很多，本小节举例说明两种。
1.访问通道
如要获得某一个指定通道的图像，可以使用access channel算子。
read_image (Test1Image, 'test1.jpg')
access_channel (Test1Image,Red，1)
2．获取通道的数量
使用count_channels算子，将返回输入图像中的通道数量。
read_image (Test1Image,'test1.jpg')
count_channels (Test1Image,NumofChannels)
2.3通道分离与合并
有时完整的RGB信息对于图像分析并没有明显的帮助，特定的颜色反而能帮助区分目标对象。例如，白色布料上的淡紫色花纹在蓝色通道中可能会看不出来，但在红色和绿色通道中却显而易见。
因此，可以使用色彩分离的方法，利用某一个通道中的颜色差别，区分出目标物体和背景。
1.decompose3
decompose3是比较简单的通道分离方法，它将RGB分离出3中颜色分量。
read_image (Image, 'cable2.png')
decompose3 (Image, Image1, Image2, Image3)
2.image_to_channels
image_to_channels算子将一幅包含多通道的图像分解为包含多个单通道图像的数组。
3.compose3
该算子的功能与decompose3算子正好相反，是将3个通道的图像合并起来。
4.channels_to_image
该算子的功能与image_to_channels算子正好相反，是将数组内的单通道图像合并成一幅多通道图像。
