Color工具

颜色代码的转换工具你是不是经常要手动查色值？color函数就挺方便，支持直接用颜色名或者#ff8800这种十六进制代码，转成[r g b]三元组，值都是 0 到 1 之间那种，拿来做可视化或者颜色判断都挺顺手的。 颜色名称像'red'、'cyan'之类的直接传进去就行，不用管大小写，响应也快；十六进制的话，它还能智能识别三位或六位，#f80和#FF8800都能识别成一样，挺省心。 要是你在用MATLAB做图形、图像标注什么的，是跟RGB打交道，这个函数就蛮实用的。比如根据图像里的颜色范围提 mask、或者配图例颜色，直接扔个color('#f80')就能搞定，不用再去换算。 顺手提一下，它也可

使用两种边界颜色和一种中心颜色创建颜色图。此方法在包含正值和负值时非常有用，中心颜色（通常为白色）代表零。用户可以定义边界和中心颜色，以及组成颜色图的段数。所有颜色输入需采用RGB三元组格式（例如[0 0 0]表示黑色）。生成颜色图后，使用：colormap(gca,newColormapName)上传到当前图形。请参阅函数文本（注释）以获取进一步的描述和示例用法。如果存在任何错误，请告诉我。

颜色特征的图像检索老玩家对 Color Coherence Vector（简称 CCV）不陌生。它其实就是在普通颜色直方图上再加一层“连贯性”判断——不光看颜色多，还看这些颜色是不是集中在一起，挺聪明的思路。这里还有个加强版叫 ICCV，加入了空间信息，对目标图像的感知更精准，适合做一些更“懂语义”的比对。 getCCV 和 getICCV 两个函数都挺实用，直接喂张图进去，它们就能吐出一串代表颜色相干特征的向量。你拿这个向量，和别的图做个euclidean distance比较，快就能找出相似图。响应也快，代码也简单，用起来还蛮爽。 论文来源也靠谱，都是早期经典的检索方法，尤其1996 年那

我自己写的图像色彩平衡代码，其中h(i)为r、g、b的平均值，lh为h(i)的平均值，h(i)/lh-1为平衡基，s(i)为加权系数。

Traffic_sign_recognition: 使用定向梯度直方图（HOG）和基于色域的功能识别交通标志。采用支持向量机（SVM）对图像进行分类，提取交通标志的显著特征，提升识别准确性和可靠性。

MATLAB开发-三维彩色条形图。任意着色的三维条形图，通过简单的编程实现多种色彩效果，提升数据可视化的表现力和观赏性。

该存储库包含阴影检测算法的Python实现，使用LAB颜色空间进行阴影检测。实现参考了论文：Ashraful Huq Suny和Nasrin Hakim Mithila的研究《使用LAB色彩空间从单个图像中进行阴影检测和去除》，IJCSI 2013（链接）。 在该实现中，我们使用LAB颜色空间来检测航空影像中的阴影区域，并将其作为阴影地面真相图进行进一步分析。通过对LAB颜色空间的运用，能够有效地从图像中识别并去除阴影，提高图像处理的精度和质量。

To calculate the Signal-to-Noise Ratio (SNR) for a color image, simply open the image file in MATLAB and input the file path of the image. This process allows you to determine the SNR in decibels for the image based on its signal and noise characteristics.

用户可以在Munsell颜色图表中进行扫描，此代码将加载图像文件，以确定与每种Munsell颜色相关的La*b值。用户告诉代码每个图像上存在多少个色样，然后选择每个色样的中心点，并提供颜色名称。该代码对用户选择的点周围的框中的像素进行平均，可以在代码中调整框的大小。

边缘检测在图像处理中起着至关重要的作用。在本教程中，我们将展示如何使用OpenCV和MatLab在Lab色彩空间中实现边缘检测。具体步骤如下： 首先，将输入的RGB图像转换为Lab色彩空间。 在转换后的图像中，应用边缘检测算法，例如Canny边缘检测。 观察处理后的图像，分析边缘检测的效果。 通过此方法，Lab色彩空间的优势在于它更好地分离了色度和亮度信息，有助于提高边缘检测的准确性。 代码示例（OpenCV）： import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为Lab色彩空间 lab = c