色相

色相或色调（英语：hue）指的是色彩的外相，是在不同波长的光照射下，人眼所感觉不同的颜色，有红色、橙色、黄色、绿色、蓝色、紫色、粉红色、黑色、褐色、灰色、白色、金色和银色。

编码RGB的HSB/HSL中的色相

中华人民共和国国家标准GB/T 5698-2001《颜色术语》定义色调(hue)表示红、黄、绿、蓝、紫等颜色特性。颜色三属性之一。

在HSL和HSV色彩空间中，H指的就是色相，是以红色为0度（360度）；黄色为60度；绿色为120度；青色为180度；蓝色为240度；洋红色为300度。

颜色名称	红绿蓝含量	角度	代表物体
红色	R255,G0,B0	0°	血液、草莓
橙色	R255,G128,B0	30°	火、橙子
黄色	R255,G255,B0	60°	香蕉、芒果
黄绿	R128,G255,B0	90°	柠檬
绿色	R0,G255,B0	120°	草、树叶
青绿	R0,G255,B128	150°	军装
青色	R0,G255,B255	180°	水面、天空
靛蓝	R0,G128,B255	210°	水面、天空
蓝色	R0,G0,B255	240°	海、墨水
紫色	R128,G0,B255	270°	葡萄、茄子
洋红	R255,G0,B255	300°	火、桃子
桃色	R255,G0,B128	330°	墨水

从RGB计算色相

Preucil^[1]描述了一种色彩六边形，类似于Evans, Hanson和Brewer所描述的三线绘图^[2]，它可以被用来从RGB计算色相。红色放置在0°，绿色在120°，而蓝色在240°，可以解：

\tan h_{Preucil\ hexagon}={\frac {{\frac {\sqrt {3}}{2}}G-{\frac {\sqrt {3}}{2}}B}{R-{\frac {1}{2}}G-{\frac {1}{2}}B}}={\frac {{\sqrt {3}}\cdot (G-B)}{2\cdot R-G-B}}

他还是用了极化绘图，他称为色圆。^[1]使用R, G和B而非Preucil使用的R, G和B密度，可以用下列方案计算色相角度：先确定处在R, G和B胜出的六种可能排序中的哪个，接着应用下表列出的适当公式。

作为圆锥体的HSV色彩空间

HSV和HSL色彩空间中最大饱和度颜色的色相和它们对应的RGB坐标之间的联系。

排序	色相区域	公式
$R\geq G>B$	红色-黄色	$h_{Preucil\ circle}=60^{\circ }\cdot {\frac {G-B}{R-B}}$
$G>R\geq B$	黄色-绿色	$h_{Preucil\ circle}=60^{\circ }\cdot \left(2-{\frac {R-B}{G-B}}\right)$
$G\geq B>R$	绿色-青色	$h_{Preucil\ circle}=60^{\circ }\cdot \left(2+{\frac {B-R}{G-R}}\right)$
$\ B>G>R\$	青色-蓝色	$h_{Preucil\ circle}=60^{\circ }\cdot \left(4-{\frac {G-R}{B-R}}\right)$
$B>R\geq G$	蓝色-洋红色	$h_{Preucil\ circle}=60^{\circ }\cdot \left(4+{\frac {R-G}{B-G}}\right)$
$R\geq B>G$	洋红色-红色	$h_{Preucil\ circle}=60^{\circ }\cdot \left(6-{\frac {B-G}{R-G}}\right)$

注意在每种情况下公式都包含分式 ${\frac {M-L}{H-L}}$ ，这里的H是R, G和B的最高者；L是最低者，而M在另二者之间者。

从Preucil圆计算出来的色相角在30度的整数倍上一致于从Preucil六边形计算出来的色相角，在15度（基于圆公式）的奇数倍上二者分歧最大，大约差1.2度。

转换RGB颜色到HSL色彩空间或HSV色彩空间的处理通常基于六段分段映射，把HSV圆锥当作六棱锥，或把HSL双圆锥当作双六棱锥。^[3]使用公式是上表中的。

伊登十二色相环

RGB十二色相环

“色相环”是将不同色相的颜色依序排列成环状以方便使用。

^ ^1.0 ^1.1 Frank Preucil, "Color Hue and Ink Transfer…Their Relation to Perfect Reproduction, TAGA Proceedings, p 102-110 (1953).
^ Ralph Merrill Evans, W T Hanson, and W Lyle Brewer, Principles of Color Photography. New York: Wiley, 1953
^ Max K. Agoston. Computer Graphics and Geometric Modelling v. 1: Implementation and Algorithms. Springer. 2004: 301–304 [2008-09-05]. ISBN 1852338180. （原始内容存档于2014-07-05）.