颜色测量

图像里的图像分割和颜色测量，真的是我用得比较频的组合，尤其是做医学图像或者工业质检那块，挺有用的。这个资源用的是 MATLAB 开发，逻辑还挺清晰，分割用的是经典的分水岭算法，适合那种边界模糊的彩色图像，效果还不错。 分水岭思路挺像地理分水线的概念，先把图像预一下，比如平滑、归一化啥的，再跑边缘检测，做出“地形图”，再模拟水灌进去，把区域分开，挺直观的。你用过canny或gradient这些操作的，会更快上手。 颜色测量这块目前代码缺一点，不过你自己补也不难。核心就是先选好区域（可以直接用分割结果），把RGB颜色转成Lab或HSV这类的颜色空间，再算点统计量，比如平均颜色、直方图、色差等等。

利用积分球式分光光度计，在不同光柱周期和角度下采样，并进行数学统计分析，建立了光柱镭射纸张和印刷品颜色色度值测量和色差计算方法，提高了工作效率和测量精度。该方法可用于包装印刷企业纸张和印刷品质量检测。

使用方法：createColorHistograms(im_str)，其中im_str可以是图片文件路径或三维数组。绘制颜色直方图存在两种混淆：一种是在二维中显示三维分布，另一种是在缺乏上下文互动的情况下显示实际颜色的感知混淆。为每个RGB波段单独绘制直方图的常用方法几乎不是最佳选择。为了更好地描述颜色，建议利用图表的视觉语言来呈现。初始阶段，将每个颜色三元组划分为每个RGB波段中的25个灰度值的波段，即(r, g, b*)，其中每个值是25的倍数，最大可达255，提供了在整个色彩空间中的高分辨率表示。下一步是确定垃圾箱的排序方式。

CAD技术的发展使得改变物体颜色和图层颜色变得更加高效。现在，通过新的LSP（Lisp）扩展，用户可以轻松地调整对象的视觉属性，提升设计效率和精度。

《测量调整初探》为职业教育教材，探讨了误差理论及其在测量调整中的应用准则，条件调整原理，以及方程组的构建和求解过程。

在Matlab中实现颜色空间转换的各种方式，包括使用output=colorspace（‘rgb->lab’，input）调用的简便方法。

Matlab仿真中，通过Simulink进行功率、无功功率和有功功率的测量。

这个脚本演示了如何在图像中查找特定颜色的对象。如果您需要在图像中仅仅通过遮罩找到红色、绿色或蓝色对象，此代码能够胜任。已在MATLAB R2014a版本下测试过。

matlab 的颜色分割项目 ColorSegmentation 挺适合刚入门图像的朋友玩一玩。它用的是比较经典的分割思路，像颜色空间转换、阈值法、K-means 聚类这些，都在代码里有体现。更妙的是，它还涉及到 MATLAB 和硬件的互动，比如你可以连摄像头直接取图，马上做分割，响应也快，代码也简单。 matlab 的 ColorSegmentation 例子蛮老的，源头可以追到 2003 年的图像研讨会。虽然时间久远，但内容还挺硬核，比如提到的颜色空间转换，像从 RGB 到 HSV、Lab，蛮常用的。不同颜色空间分割效果还挺不一样的，做实验的时候可以对比着试试。 阈值分割+边缘检测这对组合

在指定位置为用户定义的颜色条添加标签的matlab开发任务。