在数字图像处理的世界里，颜色空间是不可或缺的基础概念。最常见的颜色空间之一是 RGB，它基于红绿蓝三原色混合成各种色彩，广泛应用于显示器和屏幕中。而 Lab 颜色空间则更贴近人类视觉感知，由亮度（L）、A色度（从绿到红）和B色度（从蓝到黄）组成，适合色彩校正和图像分析任务。
两者的区别显而易见：RGB是加色模型，强调光的叠加；Lab则是基于感知均匀性的模型，更适合跨设备的颜色一致性。但它们也有联系——可以通过数学公式相互转换！例如，在 OpenCV C++ 中，可以轻松实现这种转换，帮助开发者更好地优化图像处理算法。
💡 小提示：以下是一个简单的RGB到Lab的转换代码框架：
```cpp
cv::Mat rgbImg = ...; // 加载你的RGB图像
cv::cvtColor(rgbImg, labImg, cv::COLOR_BGR2Lab);
```
掌握这两种颜色空间及其转换方法，能让你在图像处理领域更加游刃有余！✨