光与颜色

这几天在看openGL（这里不讨论open gl中的光，我没有弄懂），对于光与颜色存在疑惑。
先来看看光与颜色的概念。

出处：光
光是一个物理学名词，其本质是一种处于特定频段的光子流。光源发出光，是因为光源中电子获得额外能量。如果能量不足以使其跃迁到更外层的轨道，电子就会进行加速运动，并以波的形式释放能量。如果跃迁之后刚好填补了所在轨道的空位，从激发态到达稳定态，电子就不动了。否则电子会再次跃迁回之前的轨道，并且以波的形式释放能量。

出处：OpenGL中的光照系列之一[基本理论]
什么是颜色
颜色只是某种波长的光，能够被肉眼看到。在高中物理中我们知道光分为很多类型，包括可见光、红外线、紫外线、X射线等，我们眼睛可以接受的只是其中某个波段的光，下图是可见光的波普范围：

image.png
当一个物体我们说它是红色时，实际上它并不是红色，它只是反射红色的光（而吸收了其他颜色的光），这样我们眼睛接受到的都是红色的光，让我们觉得它是红色的。如果我们使用绿色的光去照射它，那么我们实际上什么也看不到（因为绿色的光都被物体吸收了），许多魔术师都用这种方式来“欺骗”我们的眼睛。

总而言之，只有光是物理意义上存在的事物，颜色在物理上并不存在，颜色其实也是人类定义出的概念，只是人类对于事物的感知，然后人类定义了一些模型，例如RGB和HSV，用于对颜色进行编码或解码（编码和解码只是将数据从一种形式转换成另一种形式的过程）。RGB或HSV的使用，是一个计算公式的使用。这个关系就类似于下面。
例如有2个方程式（这里类比RGB与HSV模型），你需要计算一个数据c (c就想象成颜色）。
方程式1 ：c = x + y + z （想象成RGB模型）
方程式2 ：c = x² + y² + z²（想象成HSV模型）

要想使c = 1（描述同一种颜色），2个方程式都可以做到，只是x、y、z的值不同。
把方程式简化一下，减少变量，就可以变成下面的方程式。
y= x
y= x²
这里回顾一下y = x与y = x²这2个方程的函数图形，一个是直线，一个是曲线，如下所示。

https://books.google.com/books?id=9AX50PZMzp8C&lpg=PA4&ots=TV0SU_0u1k&dq=y%20%3D%20x%20%20%E6%AD%A3%E6%AF%94%E5%87%BD%E6%95%B0%E5%9B%BE%E5%BD%A2&hl=zh-CN&pg=PP1#v=onepage&q&f=false

这些模型都是人类发展史中发现的，例如CIE协会通过实验，得出的1931 CIE-RGB模型，并且其他科学家也发表了一些模型（例如1978年由埃尔维·雷·史密斯创立的HSV），人类在多个领域（例如印刷、计算机、影音等）应用了这些颜色模型。

下面为Android中color使用rgb编码，解码的公式。
编码
int color = (A & 0xff) << 24 | (R & 0xff) << 16 | (G & 0xff) << 8 | (B & 0xff);
解码

int A = (color >> 24) & 0xff; // or color >>> 24
int R = (color >> 16) & 0xff;
int G = (color >>  8) & 0xff;
int B = (color      ) & 0xff;

更多可参考这里：Color

最后，还有一个通道的概念。

出处：计算机视觉基础——数字图像与颜色空间
对于一张彩色数字图片，我们通常会将它表成一个H×W×C的3维矩阵。其中，H表示图片的宽，W表示图片的高，C表示图片的通道数。H×W描述的就是图片的分辨率，也就是像素点的个数。对于每一个像素点，都会表示一个颜色，用一个C维的向量描述。
C也就是channel的含义。

出处：为什么要了解图像深度和通道数
灰度图像只有1条通道来表示图片
BGR图像只有3条颜色通道，R（red，红色）通道、G（green，绿色）通道、B（blue，蓝色）通道。
而4通道数的图片也就是BGRA，A为alpha通道。

参考链接：
OpenGL中的光照系列之一[基本理论]
为什么颜色都用三维向量表示？
色彩空间基础
（11）1931 CIE颜色系统《颜色-不是你想象的那样》
深入理解color model(颜色模型)
计算机视觉基础——数字图像与颜色空间
为什么要了解图像深度和通道数