一、HSV颜色模型介绍
HSV（Hue, Saturation, Value）是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型。该模型中颜色的参数分别是色调（H）、饱和度（S）、明度（V）。
（1）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°,紫色为300°。
（2）饱和度 S
饱和度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。
（3）明度 V
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）。
RGB和CMY颜色模型都是面向硬件的，HSV颜色模型是面向用户的。
二、利用HSV模型进行图像数据增强
以yolox官方代码的数据增强为例：
import numpy as np
import cv2
# 源代码中 hgain=5, sgain=30, vgain=30,数值偏小，增强后的图像与原图像几乎没什么区别。
def augment_hsv(img, hgain=30, sgain=80, vgain=80):
hsv_augs = np.random.uniform(-1, 1, 3) * [hgain, sgain, vgain] # random gains
hsv_augs *= np.random.randint(0, 2, 3) # random selection of h, s, v
hsv_augs = hsv_augs.astype(np.int16)
img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV).astype(np.int16)
# img_hsv.shape = (450, 720, 3)
img_hsv[..., 0] = (img_hsv[..., 0] + hsv_augs[0]) % 180
img_hsv[..., 1] = np.clip(img_hsv[..., 1] + hsv_augs[1], 0, 255)
img_hsv[..., 2] = np.clip(img_hsv[..., 2] + hsv_augs[2], 0, 255)
cv2.cvtColor(img_hsv.astype(img.dtype), cv2.COLOR_HSV2BGR, dst=img) # no return needed
image=cv2.imread("cat_vs_dog.jpg") # image.shape = (450, 720, 3)
cv2.imshow("image",image)
augment_hsv(image)
cv2.imshow("image_aug",image)
cv2.waitKey()
代码解释：
第7行：
np.random.uniform(low,high,size)表示从一个均匀分布[low,high)中随机采样浮点数，size为采样数。
np.random.uniform(-1, 1, 3)得到的一个结果是一个 1*3的list
np.random.uniform(-1, 1, 3) * [hgain, sgain, vgain] 是对应位置分别相乘，结果还是 1*3的list
第8行：
np.random.randint(low,high,size) 表示从一个均匀分布[low,high)中随机采样整数，size为采样数。
第10行：
cv2.cvtColor(input_img, flag) 用于颜色空间转换，flag = cv2.COLOR_BGR2HSV)表示 BGR->HSV
第14行：
numpy.clip(a, a_min, a_max)表示将数组a中的元素进行裁剪，使得得到的新数组元素取值范围为[a_min, a_max]
img_hsv[..., 1] = np.clip(img_hsv[..., 1] + hsv_augs[1], 0, 255) 表示将img_hsv第二个通道的值限制在[0, 255]
图像增强效果：
