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Es un modelo de color aditivo utilizado para pantallas (como computadoras, televisores y teléfonos). Los colores se crean combinando luz roja, verde y azul.

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Es un modelo de color sustractivo utilizado para impresión. Los colores se crean restando luz mediante la combinación de tinta cian, magenta, amarilla y negra.

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Sistema de 8 bits (color de 256 colores)

En este modo, sólo se pueden representar 256 colores diferentes al mismo tiempo.

No hay suficiente espacio para representar los 16.7 millones de colores posibles con RGB real.

Se utiliza una tabla de colores (paleta). Cada valor de 0 a 255 es un índice que apunta a un color definido en una paleta RGB de 24 bits.

Sistema de 16 bits (color de alta densidad o High Color)

Se pueden representar 65,536 colores. Hay varias formas de distribuir los bits, pero la más común es:

5 bits para Rojo (0–31)

6 bits para Verde (0–63) → porque el ojo humano es más sensible al verde

5 bits para Azul (0–31)

Esto se conoce como formato 5-6-5.

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El modelo HSV (Hue, Saturation, Value) es más útil que RGB o CMYK en estas situaciones:

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El modelo HSV (Hue, Saturation, Value) es más útil que RGB o CMYK en estas situaciones:

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Edición de color (Photoshop, diseño gráfico)Es más intuitivo: puedes cambiar solo el tono (color), la saturación (intensidad) o el brillo sin afectar lo demás.

Selección de color por humanosHSV se parece más a cómo percibimos y describimos los colores (por ejemplo: “un rojo más claro”).

Filtros o segmentación en visión por computadoraHSV permite separar fácilmente los colores sin que el brillo o la sombra afecten tanto. Ideal para reconocer colores bajo distintas luces.

Animaciones y efectos Es más sencillo crear degradados o transiciones de color suaves cambiando solo el matiz (Hue).

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La detección de bordes es una técnica en procesamiento de imágenes que permite identificar los límites o contornos de los objetos dentro de una imagen.

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La detección de bordes es una técnica en procesamiento de imágenes que permite identificar los límites o contornos de los objetos dentro de una imagen.

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¿Para qué sirve?

Reconocer formas y objetos en imágenes

Segmentar imágenes (dividir en regiones)

Reducir datos (para análisis más rápido)

Es clave en visión por computadora, reconocimiento facial, detección de movimiento, etc.

Cómo se hace (conceptualmente):

1. Se analiza el cambio de intensidad de píxeles vecinos.

2. Se aplican filtros o algoritmos como:

Sobel

Canny

Prewitt

Laplaciano

Ejemplo visual simple:

Imagen original: una pelota blanca sobre fondo negro

Detección de bordes: se marca sólo el contorno de la pelota