明白了上面的话后，再看下面的部分。
对于红色而言，它的图像中的分布是不均匀的，有的地方多些，有的地方少些。相当于：有的地方红色亮度高些，有的地方红色亮度低些。
现在再来看红色通道的灰度图，可以看到，有的地方偏亮些，有的地方偏暗些，如下图：
那么把两者对应起来看，这幅灰度图实际上等同于红色光的分布情况图。
在红色通道灰度图中，较亮的区域说明红色光较强(成分较多)，较暗的区域说明红色光较弱(成分较少)。
纯白的区域说明那里红色光最强(对应于亮度值255)，纯黑的地方则说明那里完全没有红色光(对应于亮度值0)。
某个通道的灰度图像中的明暗对应该通道色的明暗，从而表达出该色光在整体图像上的分布情况。
由于通道共有三个，所以也就有了三幅灰度图像。
从上面的红色通道灰度图中，我们看到车把上挂着的帽子较白，说明红色光在这区域较亮。
那么，是否可以凭借这个红色通道的灰度图象，就断定在整个图像中，帽子就是红色的呢？
还不能，完整图像是由三个通道综合的效果，因此还需要参考另外两个通道才能够定论。
下面再次列出RGB三个通道的灰度图：
我们从中可以分析出：
三个通道中帽子部分都是白。代表这个地方的RGB都有最高亮度，那么可以判断出这个地方是白色(或较白)。
三个通道中坐垫下的挂包中部都是黑色，那么这个地方RGB都不发光，可以判定这个地方是黑色的(或较黑)。
R通道中的前轮圈是白色，G和B通道中为黑色，说明这个地方只有红色，没有绿色和蓝色，那么这个地方应该是红色(或较红色)。
三个通道中后轮胎都是差不多的灰度，说明这个地方RGB值较为接近，那么这个地方应该是灰色(或接近灰色)。
做完以上的推理分析后，可以回到前面原图部分去对照一下。
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