數字成像中的顏色直方圖是對給定圖像中具有相同顏色的像素的頻率進行計算的一種方法。這種方法通常被轉換成一個圖形，以幫助分析和調整圖像中的平衡。幾乎所有的照片編輯軟件和大量的數碼相機都具有顏色直方圖的查看
數字成像中的顏色直方圖是對給定圖像中具有相同顏色的像素的頻率進行計算的一種方法。這種方法通常被轉換成一個圖形，以幫助分析和調整圖像中的平衡。幾乎所有的照片編輯軟件和大量的數碼相機都具有顏色直方圖的查看或編輯功能選項。通過調整顏色直方圖編輯圖像有助於通過將圖像內部的外圍顏色更改為更常見的顏色來澄清和增強圖像。
可以使用顏色直方圖校正數碼攝影中的色彩平衡。
數碼影像中的每個像素由三個決定其顏色的相關值組成：紅色值、藍色值和綠色值。這些值的范圍從0到255，其中0表示無，255表示最大值。如果這三個值都為零，則像素是黑色的；如果三個都是255，則像素是白色的。直方圖確定圖像中每種顏色有多少像素。它還顯示顏色中有多少像素是按強度顯示的。
直方圖有許多用途。最顯著的是，它可用於圖像編輯，以幫助通過合並顏色，圖像看起來更專業。如果圖像主要由中間色調組成，則可以調整顏色直方圖，以便將上下顏色更改為絕對白色或黑色。這會提高圖像中的對比度，並使可見中間色調看起來更具活力，因為它們由黑色和白色的實心區域。它還可以通過將不同顏色的小像素區域轉換為彩色的實心區域來減少像素化。
在數碼相機上，拍攝圖像后可以顯示顏色直方圖這可能非常有用，因為相機上的顯示（通常是液晶顯示器（LCD））可能無法准確顯示圖片的重要元素。查看直方圖有助於確定圖像是否曝光過度或曝光不足。然而，並非每個相機都有直方圖選項，有些相機確實有直方圖選項只提供不總是有效的亮度直方圖。
通常不建議對相機使用顏色直方圖，除非檢查過度曝光，即使這樣也可能不准確。相反，應該使用照片編輯軟件的直方圖功能檢查相機的圖像，然后將其與直方圖進行比較在相機上視覺校准相機如何確定其顏色直方圖。然而，一些數碼相機確實提供了一個適當的紅-綠-藍（RGB）直方圖，在拍攝照片后非常有用。
RGB色彩模式是工業界的一種顏色標准，是通過對紅(R)、綠(G)、藍(B)三個顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色的，RGB即是代表紅、綠、藍三個通道的顏色，這個標准幾乎包括了人類視力所能感知的所有顏色，是運用最廣的顏色系統之一。
顯示器大都是采用了RGB顏色標准，
在顯示器上，是通過電子槍打在屏幕的紅、綠、藍三色發光極上來產生色彩的，電腦一般都能顯示32位顏色，有一千萬種以上的顏色
在電腦中，RGB的所謂“多少”就是指亮度，並使用整數來表示。通常情況下，RGB各有256級亮度，用數字表示為從0、1、2...直到255。注意雖然數字最高是255，但0也是數值之一，因此共256級。
RGB 顏色稱為加成色，因為您通過將 R、G 和 B 添加在一起（即所有光線反射回眼睛）可產生白色。加成色用於照明光、電視和計算機顯示器。例如，顯示器通過紅色、綠色和藍色熒光粉發射光線產生顏色。絕大多數可視光譜都可表示為紅、綠、藍 (RGB) 三色光在不同比例和強度上的混合。這些顏色若發生重疊，則產生黃、青和紫。
網頁格式
由於網頁(WEB)是基於計算機瀏覽器開發的媒體，所以顏色以光學顏色RGB（紅、綠、藍）為主。網頁顏色是以16進制代碼表示，一般格式為#DEFABC （字母范圍從A-F,數字從0-9 ）；如黑色，在網頁代碼中便是：#000000(在css編寫中可簡寫為#000)。當顏色代碼為#AABB11時，可以簡寫為#AB1表示，如#135與#113355表示同樣的顏色。
RGB1、RGB4、RGB8都是調色板類型的RGB格式，在描述這些媒體類型的格式細節時，通常會在BITMAPINFOHEADER數據結構后面跟着一個調色板（定義一系列顏色）。它們的圖像數據並不是真正的顏色值，而是當前像素顏色值在調色板中的索引。以RGB1（2色位圖）為例，比如它的調色板中定義的兩種顏色值依次為0x000000（黑色）和0xFFFFFF（白色）…（每個像素用1位表示）表示對應各像素的顏色為：黑黑白白黑白黑白黑白白白…。
In computer science, sometimes we use cars to go down the street because we don't have a better way, or it's not worth our time to "learn how to walk".
Overhead typically reffers to the amount of extra resources (memory, processor, time, etc.) that different programming algorithms take.
Overhead typically reffers to the amount of extra resources (memory, processor, time, etc.) that different programming algorithms take.