颜色特征

基于颜色直方图的图像特征匹配，用matlab写起来其实还挺顺的。RGB 转成HSV之后，先做个颜色量化，再算直方图，比比两张图的特征向量距离，基本就能判断图像的相似程度了。嗯，原理不复杂，代码也好改。 匹配不准怎么办？可以加个第二特征：Zernike 矩和Hu 不变矩。流程也不绕：图像二值化，算矩值，合起来再匹配，鲁棒性就更强了。色彩特征配几何矩，效果还挺稳。 你要是搞图像检索或者图像归类，这套思路还蛮值得试试的。代码结构也比较清爽，想扩展也方便。比如可以加边缘检测、纹理特征啥的，更细化一些。 想深入的话，下面这几个链接蛮有用的，有颜色直方图绘制、Hu 矩计算，还有Zernike 矩的matl

该程序实现了基于颜色直方图的特征匹配。首先，将RGB图像转换为HSV色彩空间，进行颜色量化。接着，计算两幅图像特征向量之间的距离，从而实现颜色特征匹配。此外，对图像进行二值化处理后，计算Zernike矩和Hu不变矩，作为第二种特征匹配指标。

铁谱图像中的颜色信息对于磨粒识别和磨损形式分析至关重要。本研究深入探讨了铁谱图像的颜色特征，并提出了一种结合聚类树分析、模糊聚类技术和统计分析的定量研究方法。该方法能够有效分割铁谱图像的背景和磨粒区域，从而获取可用于定量分析的磨粒。通过计算颜色特征，为铁谱图像的进一步处理和识别，以及磨粒的机器自动识别和磨损形式分析奠定了基础。

Matlab环境下，利用图像颜色特征进行图像检索的源代码实现。

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。

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。

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。