一、十六进制转RGB

  function hexToRgba(hex) {// 移除 # 字符hex = hex.replace('#', '');// 处理简写形式如 #fffif (hex.length === 3) {hex = hex[0] + hex[0] + hex[1] + hex[1] + hex[2] + hex[2];}// 转换为十进制const r = parseInt(hex.substring(0, 2), 16); // 截图前两位，然后16进制转为10进制const g = parseInt(hex.substring(2, 4), 16);const b = parseInt(hex.substring(4, 6), 16);return `rgb(${r}, ${g}, ${b})`;}

• 使用十六进制表示颜色时，每两位代表一个颜色通道(#RRGGBB：RR=红，GG=绿，BB=蓝)，范围00-FF(十进制0-255)。

二、RGB转十六进制

function rgbToHex(rgbStr) {// 提取 RGB 值const match = rgbStr.match(/^rgba?\((\d+),\s*(\d+),\s*(\d+)(?:,\s*([\d.]+))?\)$/i);if (!match) {throw new Error('Invalid RGB/RGBA string format');}// 解析颜色分量const r = parseInt(match[1]);const g = parseInt(match[2]);const b = parseInt(match[3]);// 转换为十六进制const toHex = (num) => {const hex = Math.min(255, Math.max(0, num)).toString(16);return hex.length === 1 ? '0' + hex : hex;};return `#${toHex(r)}${toHex(g)}${toHex(b)}`;
}

• 使用正则表达式匹配rgb/rgba

  /^rgba?\((\d+),\s*(\d+),\s*(\d+)(?:,\s*([\d.]+))?\)$/i // (?:,\s*([\d.]+))?：可选捕获透明度部分
  

• 数值范围处理和十六进制转换

  const toHex = (num) => {// 1. 确保颜色值在 0-255 范围内// 2. 处理可能的非法输入值// 3. 转为十六进制const hex = Math.min(255, Math.max(0, num)).toString(16);return hex.length === 1 ? '0' + hex : hex;
  };
  

三、十六进制转HSL

（一）、什么是HSL

HSL（Hue, Saturation, Lightness）是一种基于人类感知的颜色表示方法，广泛应用于计算机图形学、网页设计和图像处理等领域。它比传统的 RGB（红绿蓝）模型更直观，便于调整颜色的色调、鲜艳度和明暗。

（二）、HSL中H、S、L分别代表什么

H：色相（Hue, H）

• 定义：颜色的基本类型（如红、绿、蓝）。
• 范围：0°–360°（环形色轮）。
  0° = 红色
  120° = 绿色
  240° = 蓝色
  360° = 回到红色
  

色相和色度的区别

特性	色相（Hue）	色度（Chroma）
定义	颜色的种类（红、绿、蓝等）	颜色的纯度（鲜艳程度）
几何表示	色轮上的角度（0°–360°）	颜色点到灰度轴的距离
物理基础	光的波长	颜色成分的纯度（与灰度的偏离）
调整效果	改变颜色类别（如红→蓝）	改变颜色的鲜艳度（如鲜红→灰红）
感知独立性	与明度、饱和度无关	与明度相关（明度影响最大色度）

S：饱和度（Saturation, S）

• 定义：颜色的鲜艳程度（从灰度到纯色）。
• 范围：0%–100%
  0% = 灰色（完全去色）
  100% = 最鲜艳的颜色
  

L：明度（Lightness, L）

• 定义：颜色的明暗程度（从黑到白）。
• 范围：0%–100%
  0% = 纯黑
  50% = 标准颜色
  100% = 纯白

（三）、HSL的圆柱模型

HSL还有双六棱锥模型，这里主要说圆柱模型
HSL（色相、饱和度、明度）的圆柱模型是一种直观的几何表示方式，将颜色的三个属性映射到三维空间中。

基本结构

• 色相（Hue, H）
  • 几何位置：围绕圆柱的圆周方向（0°–360°）。
  • 物理意义：颜色在色轮上的角度，决定颜色种类（如红、绿、蓝）。
• 饱和度（Saturation, S）
  • 几何位置：从圆柱中心到边缘的径向距离（0%–100%）。
  • 物理意义：颜色的鲜艳程度，中心为灰色，边缘为纯色。
• 明度（Lightness, L）
  • 几何位置：沿圆柱的垂直轴高度（0%–100%）。
  • 物理意义：颜色的明暗程度，底部为纯黑，顶部为纯白，中间为纯色。

关键几何特征

• 灰度轴（中心轴）
  • 位置：圆柱的中心垂直线（S=0%）。
• 颜色特性：
  • 所有点均为灰色，色相（H）无意义。
  • 明度（L）决定灰度深浅：
    • L=0% → 纯黑
    • L=100% → 纯白
    • L=50% → 中性灰
• 中间平面（L=50%）
  • 位置：圆柱的中间水平截面（高度为 50%）。
  • 颜色特性：
    • 所有颜色处于最鲜艳状态（饱和度 S=100%）。
    • 色相（H）在此平面上形成完整的 色相环（红→黄→绿→青→蓝→品红→红）。
• 顶部与底部
  • 顶部（L=100%）：
    • 所有颜色均为纯白（无论色相和饱和度如何）。
  • 底部（L=0%）：
    • 所有颜色均为纯黑（无论色相和饱和度如何）。
      

（四）、什么是RGB

RGB（Red, Green, Blue）是一种基于光学的颜色表示方法，通过红、绿、蓝三原色的不同比例混合来定义颜色。它是数字设备（如显示器、摄像头）最基础的颜色模型。

（五）、RGB中R、G、B分别代表什么

R：（Red，红色）

• 定义：红色光的强度，是光的三原色之一。
• 作用：红色分量主导颜色中的红色成分。
• 示例：纯红色的 RGB 值为 (255, 0, 0)。

G（Green，绿色）

• 定义：绿色光的强度，是光的三原色之一。
• 作用：绿色分量主导颜色中的绿色成分。
• 示例：纯绿色的 RGB 值为 (0, 255, 0)。

B（Blue，蓝色）

• 定义：蓝色光的强度，是光的三原色之一。
• 作用：蓝色分量主导颜色中的蓝色成分。
• 示例：纯蓝色的 RGB 值为 (0, 0, 255)。

（六）RGB的立方体模型

RGB 立方体模型是描述 RGB 颜色空间最直观的几何表示方式。它通过三维坐标系将红（R）、绿（G）、蓝（B）三个颜色分量的组合关系可视化，帮助理解颜色的混合规律和分布特性。

基本结构
RGB 立方体是一个三维直角坐标系：

• 三个坐标轴：

  • R 轴（红色）：从左（0）到右（255 或 1.0）
  • G 轴（绿色）：从前（0）到后（255 或 1.0）
  • B 轴（蓝色）：从下（0）到上（255 或 1.0）

• 顶点：立方体的 8 个顶点对应极端颜色值，例如：

  • (0,0,0) → 纯黑色
  • (255,255,255) → 纯白色
  • (255,0,0) → 纯红色
  • (0,255,0) → 纯绿色
  • (0,0,255) → 纯蓝色

关键几何特征

• 灰度对角线

  • 定义：从黑色 (0,0,0) 到白色 (255,255,255) 的对角线。
  • 颜色特性：线上所有点满足 R=G=B，即 灰度色。
    • 例如：(128,128,128) → 中灰色。

• 纯色顶点

  • 6 个非黑白顶点：对应红、绿、蓝及其两两混合的纯色：

    顶点坐标	颜色名称
    (255,0,0)	纯红
    (0,255,0)	纯绿
    (0,0,255)	纯蓝
    (255,255,0)	黄（红+绿）
    (255,0,255)	品红（红+蓝）
    (0,255,255)	青（绿+蓝）

• 颜色平面

  • 单通道为 0 的平面：
    • R=0 平面 → 蓝绿混合色（如青、蓝、绿）。
    • G=0 平面 → 红蓝混合色（如品红、红、蓝）。
    • B=0 平面 → 红绿混合色（如黄、红、绿）。
      
      归一化如下图
      

(七)、十六进制转HSL

function hexToHsl(hex) {// 1. 去除#号并解析R,G,Blet r = parseInt(hex.slice(1, 3), 16) / 255;let g = parseInt(hex.slice(3, 5), 16) / 255;let b = parseInt(hex.slice(5, 7), 16) / 255;// 2. 计算最大值、最小值和色度(Chroma)let max = Math.max(r, g, b);let min = Math.min(r, g, b);let chroma = max - min;// 3. 计算明度(Lightness)let l = (max + min) / 2;// 4. 计算色相(Hue)和饱和度(Saturation)let h = 0, s = 0;if (chroma !== 0) {// 饱和度计算s = chroma / (1 - Math.abs(2 * l - 1));// 色相计算switch (max) {case r: h = ((g - b) / chroma) % 6; break;case g: h = (b - r) / chroma + 2; break;case b: h = (r - g) / chroma + 4; break;}h = h * 60;if (h < 0) h += 360; // 确保色相在0-360度之间}// 5. 返回HSL对象（色相四舍五入，饱和度和明度转为百分比）return {h: Math.round(h),s: Math.round(s * 100),l: Math.round(l * 100)};
}

使用max - min计算色度的几何意义

  let max = Math.max(r, g, b);let min = Math.min(r, g, b);let chroma = max - min;

色度表示颜色点 P(R,G,B) 到灰度轴的垂直距离，即颜色偏离灰色的程度。：

• 当 C=0：颜色位于灰度轴上（完全无色彩）。
• 当 C=1：颜色为纯色（如纯红、纯绿、纯蓝）。

总结：当某个分量（如R）远大于其他分量时，max - min 的值越大，颜色越接近纯色（如纯红）。

数学推导
颜色点到灰度轴的距离（三维空间中的垂直距离）为：

而 C=max−min 是该距离的简化近似，避免了复杂的平方根运算, 但是忽略了部分分量差异。会导致色度越大，颜色越偏离灰色。

根号3的来源，使用到了空间向量相关知识。公式如下

使用(max - min)/2计算色度的几何意义

 let l = (max + min) / 2;

明度表示颜色点在灰度轴上的投影位置。具体来说，颜色点 P(R,G,B)沿垂直于灰度轴的方向投影到灰度轴上，得到的投影点坐标为 (L,L,L)其中 L 是明度值。

• 示例：
  • 纯红色 (1,0,0)：
    L=(1+0)/2=0.5，投影点为 (0.5,0.5,0.5)，即中等灰色。
  • 浅蓝色 (0.2,0.8,0.8)：
    L= (0.8+0.2)/2 =0.5，投影点仍为 (0.5,0.5,0.5)。

数学推导

简化公式为

和色度一样，使用(max+min)/2 计算明度只需比较和一次加法，适合实时计算（如早期图形处理），同时还可以兼容HSL中饱和度的计算。

色度和明度对比

属性	几何意义	物理意义	计算依赖
色度	颜色到灰度轴的垂直距离	颜色的纯度（偏离灰色的程度）	max 和 min 的差值
明度	颜色在灰度轴上的投影位置	颜色的整体亮度（等效灰色亮度）	max 和 min 的平均值

使用chroma / (1 - Math.abs(2 * l - 1))计算饱和度的几何意义

 s = chroma / (1 - Math.abs(2 * l - 1));

这相当于：

• 在RGB立方体中，从当前颜色点向灰度轴作垂线
• 计算该点到灰度轴的距离（实际色度）
• 计算该明度平面上可能的最大色度
• 求两者的比值

可视化理解：

• 想象RGB立方体：
  • 在L=0.5的中间平面，最大色度大（分母大），容易得到高饱和度
  • 在L接近0或1的平面，最大色度小（分母小），饱和度被压缩
• 这种设计确保了：
  • 纯色总是在L=0.5时S=100%
  • 接近黑白时饱和度自动降低

计算色相的几何意义

 switch (max) {case r: h = ((g - b) / chroma) % 6; break;case g: h = (b - r) / chroma + 2; break;case b: h = (r - g) / chroma + 4; break;}

为什么计算色相时需要分三段进行判断？

色相表示颜色在色轮上的位置（0°~360°），不同主色对应不同区间：

• 红色（R）：0°（或360°）
• 绿色（G）：120°
• 蓝色（B）：240°

色相的计算需要根据最大值通道确定基础角度，再通过其他通道的相对差异调整偏移量。

当最大值是R时

case r: h = ((g - b) / chroma) % 6; break; // 这里 % 6 是为了防止差值出超过0-6之间的数值。如果差值超过0-6的范围那么%6可以回到范围

• 基础角度：0°（红色）
• 偏移方向：
  • 若G > B → 向黄色（60°方向）偏移。
  • 若B > G → 向品红色（300°方向）偏移。
• 计算公式:
  • 
  • 几何意义：计算G和B的相对比例，归一化到[-1,1]，再映射到0-6的临时值。

当最大值是G时

case g: h = (b - r) / chroma + 2; break;

• 基础角度：120°（绿色）
• 偏移方向：
  • 若B > R → 向青色（180°方向）偏移。
  • 若R > B → 向黄色（60°方向）偏移。
• 计算公式：
  • 
  • 几何意义：+2 将结果偏移到绿色区域（120°）。

当最大值是B时

• 基础角度：240°（蓝色）
• 偏移方向：
  • 若R > G → 向品红色（300°方向）偏移。
  • 若G > R → 向青色（180°方向）偏移。
• 计算公式：
  • 
  • 几何意义：+4 将结果偏移到蓝色区域（240°）

为什么计算色相时当最大值为r时公式里面是g-b为不是b-g？

色轮以 逆时针方向 定义颜色过渡：
红色（0°） → 黄色（60°） → 绿色（120°） → 青色（180°） → 蓝色（240°） → 品红（300°） → 红色（360°）。
当 R为最大值 时：
若 G > B，颜色偏向 黄色（60°方向），此时 (G - B) 为正，色相应 增加。
若 B > G，颜色偏向 品红色（300°方向），此时 (G - B) 为负，色相应 减少。
使用 (G - B) 而非 (B - G) 能直接反映这一方向性。(同样道理适用于最大值为g或b)

四、HSL转十六进制

function hslToHex(h, s, l) {// 规范化输入值h = h % 360;s = Math.max(0, Math.min(100, s)) / 100;l = Math.max(0, Math.min(100, l)) / 100;// 处理灰度色if (s === 0) {const gray = Math.round(l * 255);return `#${gray.toString(16).padStart(2, '0').repeat(3)}`;}// 计算色度、中间值和明度偏移const c = (1 - Math.abs(2 * l - 1)) * s;const x = c * (1 - Math.abs((h / 60) % 2 - 1));const m = l - c / 2;// 根据色相确定RGB初始值let r, g, b;if (h >= 0 && h < 60) {[r, g, b] = [c, x, 0];} else if (h < 120) {[r, g, b] = [x, c, 0];} else if (h < 180) {[r, g, b] = [0, c, x];} else if (h < 240) {[r, g, b] = [0, x, c];} else if (h < 300) {[r, g, b] = [x, 0, c];} else {[r, g, b] = [c, 0, x];}// 转换为十六进制const toHex = (value) => {const hex = Math.round((value + m) * 255).toString(16);return hex.padStart(2, '0');};return `#${toHex(r)}${toHex(g)}${toHex(b)}`;
}

获取色度

const c = (1 - Math.abs(2 * l - 1)) * s;

是上面十六进制转为HSL中饱和度s=chroma / (1 - Math.abs(2 * l - 1)); 再乘以(1 - Math.abs(2 * l - 1))得到色度

计算中间颜色分量的值

const x = c * (1 - Math.abs((h / 60) % 2 - 1));

分步理解公式

• 色相分段：h / 60
  • 将色相 H 按每 60° 分段，对应色轮上的 6 个主色区间（红、黄、绿、青、蓝、品红）。
• 模2操作：(h / 60) % 2
  • 将分段后的色相值映射到 0~2 的范围内，用于在每段内生成对称的插值系数。
• 归一化到 -1~1：(h / 60) % 2 - 1
  • 通过减去 1，将范围调整为 -1~1，便于后续的绝对值处理。
• 生成插值系数：1 - Math.abs(…)
  • 取绝对值后，值域为 0~1，再用 1 减去它，得到 0→1→0 的三角形波形，用于颜色分量的平滑过渡。
• 乘以色度 C：c * …
  • 最终结果表示中间颜色分量的强度，范围在 0~C 之间。

为什么乘以色度？

• 色度 C 表示颜色的纯度，插值系数与 C 相乘，确保颜色强度与饱和度一致。
  • 高饱和度（ 最大，颜色鲜艳）。
  • 低饱和度（颜色为灰色）。

中间颜色分量的几何意义：

色相分段与颜色过渡

• 每 60° 对应一个颜色区间：
  • 0°~60°：红色 → 黄色
  • 60°~120°：黄色 → 绿色
  • 120°~180°：绿色 → 青色
  • 180°~240°：青色 → 蓝色
  • 240°~300°：蓝色 → 品红
  • 300°~360°：品红 → 红色
• 中间分量的作用：
  在每个区间内，一个颜色分量保持最大值（由主色决定），另一个分量从 0 增长到最大值（或从最大值减少到 0），第三个分量保持为 0。
  • 例如：在 0°~60°（红→黄）区间：
    • 红色分量 R=C（最大）
    • 绿色分量 G=C×插值系数（从 0 到 C）
    • 蓝色分量 B=0。

插值系数的波形

• 波形形状：
  插值系数通过 1 - Math.abs((h / 60) % 2 - 1) 生成 三角形波形，在每 60° 区间内从 0 线性增长到 1，再线性减少到 0。
  • 示例：当 H=30°（0°~60°区间）：
    插值系数=1−∣(30/60)%2−1∣=1−∣0.5−1∣=0.5
    此时绿色分量 G=C×0.5，颜色为橙色。

计算明度偏移量

const m = l - c / 2;

计算明度偏移量的几何意义

平移中间分量：将中间分量（如 r′,g′,b ′）从相对范围 0∼C 平移到实际范围 L− C/2∼L+ C/2，保颜色在灰度轴上的投影亮度为 L。

计算明度偏移量的数据推导

HSL明度的定义：

• 在HSL模型中，明度 L 是RGB分量的最大值（max）和最小值（min）的算术平均值
  • 

色度 C 的定义：

• 色度（Chroma） 表示颜色的纯度，即RGB分量的最大值与最小值之差：
  • 

联立方程求解

• 通过联立上述两个方程，可以推导出 min 和 max：
  • 
  • max：颜色分量的最大值（例如纯红色时 R=1）
  • min：颜色分量的最小值（例如纯红色时 G=B=0）

明度偏移量 m 的引入
在HSL转RGB时，中间分量（如 r ′,g ′,b ′）是基于色相和饱和度计算出的相对值（范围0~C）。为了将这些中间分量映射到实际RGB值（范围0~1），需要加上一个偏移量 m，使得：

将 m=L− C/2代入，可保证：

从而满足HSL明度的定义。

根据色相区间确定 RGB 初始值

  let r, g, b;if (h >= 0 && h < 60) {[r, g, b] = [c, x, 0];} else if (h < 120) {[r, g, b] = [x, c, 0];} else if (h < 180) {[r, g, b] = [0, c, x];} else if (h < 240) {[r, g, b] = [0, x, c];} else if (h < 300) {[r, g, b] = [x, 0, c];} else {[r, g, b] = [c, 0, x];}

色相区间	临时 RGB 值
0°-60°	(C, X, 0)
60°-120°	(X, C, 0)
120°-180°	(0, C, X)
180°-240°	(0, X, C)
240°-300°	(X, 0, C)
300°-360°	(C, 0, X)

调整 RGB 值并转换为十六进制

 const toHex = (value) => {const hex = Math.round((value + m) * 255).toString(16);return hex.padStart(2, '0');};

• 将 RGB 值加上明度偏移量 m，并限制在 0-1 范围内。
• 转换为 0-255 的整数，再转为两位十六进制。

五、十六进制转HSV

虽然HSV和HSL看着名字相似，但它们的定义和计算逻辑有本质区别。尽管在十六进制→HSL 和 十六进制→HSV（HSV → 十六进制 和 HSL → 十六进制） 的转换过程中，计算中间值（如色度 c 和辅助变量 x）或者色度等公式看起来相似，但它们的物理含义不同，最终转换结果也不同

（一）、什么是HSV

HSV（Hue, Saturation, Value）是一种基于人类颜色感知的模型，用于直观描述颜色的 色调、鲜艳度 和 亮度。它在图像处理、设计工具和数据可视化中广泛应用。

（二）、HSV中H、S、V分别代表什么

H：色相（Hue, H）

• 定义：颜色的基本类型（如红、绿、蓝）。
• 范围：0°–360°（环形色轮）。
  0° = 红色
  120° = 绿色
  240° = 蓝色
  360° = 回到红色

S：饱和度（Saturation, S）

• 定义：颜色的鲜艳程度（从灰度到纯色）。
• 范围：0%–100%
  0% = 灰色（完全去色）
  100% = 最鲜艳的颜色

V：明度（Value，V）

• 定义：颜色的亮度。明度越高，颜色越亮；越低则越暗。
• 范围：0%（纯黑）–100%（最亮，颜色保持纯色）。
  V=100%：亮红色（RGB的红色通道全开）。
  V=50%：暗红色（亮度减半）。
  V=0%：纯黑色（所有颜色通道关闭）。

（三）、HSV和HSL的区别

模型	定义公式	几何意义	示例（纯红色）	适用场景	核心优势
HSV	V=max(R,G,B)	颜色的最大亮度（最亮时颜色保持纯色）	V=100% → 纯红（RGB: 255,0,0）	图像处理、快速调色	直观调整颜色亮度
HSL	L= (max+min)/2	颜色的平均亮度（中等亮度时颜色最纯）	L=50% → 纯红（RGB: 255,0,0）	设计、数据可视化	自然保持颜色鲜艳度

（四）、HSV的圆柱模型

HSV还有单六棱锥模型，这里主要说圆柱模型

基本结构

HSV 圆柱模型由三个正交维度构成，分别对应色相（H）、饱和度（S）、明度（V）：

• 色相（Hue）

  • 几何方向：沿圆柱的 圆周分布，角度范围为 0°–360°。
  • 物理意义：决定颜色的基本类型（如红、绿、蓝等）。

• 饱和度（Saturation）

  • 几何方向：沿圆柱的 径向分布，范围 0%（中心）–100%（边缘）。
  • 物理意义：表示颜色纯度（鲜艳程度）。

• 明度（Value）

  • 几何方向：沿圆柱的 垂直轴分布，范围 0%（底部）–100%（顶部）。
  • 物理意义：控制颜色亮度（明暗程度）。

关键几何特征

• 色相环的连续性
  • 圆周闭合性：色相角度 0° 与 360° 重合，颜色从红→黄→绿→青→蓝→品红→红无缝过渡。
  • 几何意义：圆柱的圆周方向形成闭环，确保颜色过渡无间断。
• 饱和度与径向距离
  • 中心轴为灰度轴：当 S=0% 时，无论 H 和 V 如何，颜色均为不同明度的灰色（如深灰、浅灰）。
  • 边缘为纯色：当 S=100% 时，颜色达到最大纯度，对应 RGB 的纯色（如红、绿、蓝）。
• 底部为纯黑（V=0%）：所有颜色在 V=0% 时均变为黑色，与 H 和 S 无关。
  • 顶部为最亮纯色（V=100%）：颜色保持最大亮度，但可能因 S 不同呈现不同鲜艳度。
    • 示例：
      • V=100%、S=100% → 纯红色（RGB: 255,0,0）。
      • V=100%、S=50% → 浅红色（RGB: 255,128,128）。
• 颜色过渡规律
  • 垂直方向（调整 V）：
    • 颜色亮度线性变化，但饱和度不变。
    • 示例：V 从 50%→100%，颜色从暗红→亮红，但始终为红色（H 固定）。
  • 径向方向（调整 S）：
    • 颜色从中心灰色逐渐变为边缘纯色。
    • 示例：S 从 0%→100%，颜色从灰→浅红→纯红。
  • 圆周方向（调整 H）：
    • 颜色种类周期性变化，色轮角度对应不同颜色类型。
    • 示例：H 从 0°→60°，颜色从红→橙→黄。

（五）、十六进制转HSV

function hexToHsv(hex) {// 1. 移除#号并解析R, G, B分量（0~255）hex = hex.replace(/^#/, '');let r, g, b;if (hex.length === 3) {// 处理简写格式（如 #RGB → #RRGGBB）r = parseInt(hex[0] + hex[0], 16);g = parseInt(hex[1] + hex[1], 16);b = parseInt(hex[2] + hex[2], 16);} else {r = parseInt(hex.substring(0, 2), 16);g = parseInt(hex.substring(2, 4), 16);b = parseInt(hex.substring(4, 6), 16);}// 2. 归一化到0~1范围r /= 255, g /= 255, b /= 255;// 3. 计算最大值、最小值和色度（Chroma）const max = Math.max(r, g, b);const min = Math.min(r, g, b);const chroma = max - min;// 4. 计算明度（Value）const v = max;// 5. 计算饱和度（Saturation）let s = max === 0 ? 0 : chroma / max;// 6. 计算色相（Hue）let h = 0;if (chroma !== 0) {switch (max) {case r:h = ((g - b) / chroma) % 6;break;case g:h = (b - r) / chroma + 2;break;case b:h = (r - g) / chroma + 4;break;}h = (h * 60 + 360) % 360; // 确保角度在0~360之间}// 7. 转换为百分比并四舍五入return {h: Math.round(h),s: Math.round(s * 100),v: Math.round(v * 100)};
}

计算色度

  const chroma = max - min;

原理和HSL一样，不再赘诉

计算明度

   const v = max;

根据HSL模型定义，明度直接取最大值

计算饱和度

  let s = max === 0 ? 0 : chroma / max;

为什么在计算饱和度时HSV和HSL两个模型公式不一样？

这源于两者对颜色亮度的定义差异以及几何模型的根本区别

HSV/HSL中对S公式理解

• HSV 的饱和度公式
  • 
  • 物理意义：
    • 饱和度是 色度（Chroma）占当前明度（V）的比例。
    • 明度 V 是 RGB 的最大值，因此饱和度表示颜色纯度相对于最大亮度的占比。
      • 纯红色（RGB(255,0,0)）：V=1,Chroma=1→S=100%。
      • 浅红色（RGB(255,128,128)）：V=1,Chroma=0.5→S=50%。
• HSL 的饱和度公式
  • 
  • 物理意义：
    • 饱和度是 色度占当前亮度下可能的最大色度的比例。
    • 分母 1−∣2L−1∣ 表示当前亮度 L 下允许的最大色度。
      • 当 L=0.5（中等亮度）时，分母为 1，饱和度 S=Chroma
      • 当 L→0 或 L→1（接近黑/白）时，分母趋近 0，饱和度被压缩。

计算色相

 if (chroma !== 0) {switch (max) {case r:h = ((g - b) / chroma) % 6;break;case g:h = (b - r) / chroma + 2;break;case b:h = (r - g) / chroma + 4;break;}h = (h * 60 + 360) % 360; // 确保角度在0~360之间}

原理和HSL一样，不再赘诉

六、HSV转十六进制

function hsvToHex(h, s, v) {// 1. 规范化输入值h = ((h % 360) + 360) % 360; // 确保色相在0~360之间s = Math.max(0, Math.min(100, s)) / 100; // 饱和度转为0~1v = Math.max(0, Math.min(100, v)) / 100; // 明度转为0~1// 2. 处理饱和度为0的情况（灰度色）if (s === 0) {const gray = Math.round(v * 255);return `#${gray.toString(16).padStart(2, '0').repeat(3)}`;}// 3. 计算色度、中间值和明度偏移const c = v * s;const x = c * (1 - Math.abs(((h / 60) % 2) - 1));const m = v - c;// 4. 根据色相区间确定RGB初始值let r, g, b;if (h < 60) {[r, g, b] = [c, x, 0];} else if (h < 120) {[r, g, b] = [x, c, 0];} else if (h < 180) {[r, g, b] = [0, c, x];} else if (h < 240) {[r, g, b] = [0, x, c];} else if (h < 300) {[r, g, b] = [x, 0, c];} else {[r, g, b] = [c, 0, x];}// 5. 调整RGB值并转换为十六进制const toHex = (value) => {const hex = Math.round((value + m) * 255).toString(16);return hex.padStart(2, '0');};return `#${toHex(r)}${toHex(g)}${toHex(b)}`;
}

计算色度

  const c = v * s;

在HSV中为什么计算色度公式是v * s？

色度 c 是颜色在 RGB 空间中的最大分量与最小分量的差值，表示颜色的“纯度”或“鲜艳程度”。在 HSV 模型中：

• 当 S = 1 时，颜色为纯色，色度 c 达到最大值（c = V）。
• 当 S = 0 时，颜色为灰色，色度 c = 0。
• 因此，色度 c 是饱和度和明度的乘积：
  c = V * S

计算中间值

const x = c * (1 - Math.abs(((h / 60) % 2) - 1));

这里和上面HSL转十六进制时求x理解一致（这是因为在十六进制转为HSL和十六进制转为HSV转换中对色相的处理方式完全相同）

明度偏移

const m = v - c;

为什么HSL或HSV转为十六进制 m 的计算方式不同？

• HSV

  • 在 RGB 中，max(R, G, B) = v（由 v 决定）
  • min(R, G, B) = v - c（因为 c = max - min）。
  • 所以 m 的作用是 确保 min(R, G, B) 正确，使得：
    • 当 s = 1 时，c = v，m = 0（纯色，最小值是 0）。
    • 当 s = 0 时，c = 0，m = v（灰度，所有分量等于 v）。

• HSL

  • 在 RGB 中，(max + min) / 2 = l（由 l 决定）。
  • c = max - min（色度）。
  • 所以 min = l - c / 2（因为 max = min + c，代入 (max + min)/2 = l 可得）。
  • m 的作用是 确保 min(R, G, B) 正确，使得：
    • 当 s = 1 且 l = 0.5 时，c = 1，m = 0.5 - 0.5 = 0（纯色）。
    • 当 s = 0 时，c = 0，m = l（灰度，所有分量等于 l）。

参考文章

1. 由RGB到HSV的转换详解
2. 13 个 颜色转换 的高级方法🌈
3. 3D空间点到直线的距离
4. 漫步色彩空间：解锁HSV（HSB）的奥秘