如果我试图找到所有相似颜色的像素，我应该使用什么颜色空间?我尝试使用灰度，并在图像中的点上运行DFS，我想找到与之相连的类似像素，但似乎不是正确的方式。我应该用哪个颜色空间来帮助我找到a中相似颜色的像素，这些像素从图像的某一点开始相连。首先是RGB图像
这取决于你对"相似"的理解。对于计算机来说类似的颜色，人类可能会有非常不同的感知。
OTOH, HSV模型可以很好地拟合，因为它对非机器人非常直观。
我曾经使用Lab颜色空间和计算色差获得了很好的结果(CIE76对我来说已经足够好了)。
来自维基百科链接:
与RGB和CMYK颜色模型不同，Lab颜色是为接近人类视觉而设计的。
所以如果你对相似的定义是:"他们看起来很相似"，我会用Lab。
Lab是一个非常好的色彩空间，但我知道由于它的非线性和一般性，使用起来有点困难。
如果你对色调感兴趣，并且正在处理你想要轻松消除阴影和反射的图像，那么HSV是一个非常好的色彩空间。
如果你对接近人类的视觉感知感兴趣，YCrCb是一个非常好的色彩空间(不像Lab那么复杂)。考虑到对人类来说，R、G和B成分会产生更强和更弱的刺激。检查这个线程Python -找到相似的颜色，最好的方法
答案是:http://www.compuphase.com/cmetric.htm
您可以使用色彩空间HSV(色调，饱和度，值或亮度)。
转换图像到HSV后，你必须设置通道饱和度和值与一个共同的值，如100或任何其他强调颜色。通过这个变换，色相将是唯一有一些变化的通道，这应该足以显示只有小变化的相似颜色。
如果你想减少间隔，你可以用你想要的间隔生成一个通道Hue的直方图，并计算与其他直方图的差异。计算的结果将是颜色之间的距离。