颜色视觉

isodata 的 Matlab 代码博客里有个叫 iris 的工具箱，专门搞视觉实验，尤其是颜色相关的那种。你要是在搞色彩校准、视觉刺激实验，那这个工具箱还挺顺手的。支持 OpenGL，构建方式走的是 CMake 加 Ninja，整得还挺现代。几个核心工具，比如iris-measure、iris-calibrate、iris-cgen，基本把从测量到生成色彩刺激这条链全包了，思路清晰。

步骤 1: 准备环境 确保已安装 Matlab 和相应的图像处理工具箱。 步骤 2: 读取图像 使用 imread 函数加载待处理的图像。 img = imread('your_image.jpg'); 步骤 3: 转换颜色空间 将图像转换为 HSV 或 LAB 颜色空间以便于颜色分析。 hsv_img = rgb2hsv(img); 步骤 4: 颜色提取 定义需要提取的颜色范围，并使用逻辑索引创建掩模。 mask = (hsv_img(:,:,1) > lower_bound) & (hsv_img(:,:,1) < upper> 步骤 5: 应用掩模 将掩模应用

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。

沉浸式的视觉体验，带您领略精彩瞬间。

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。

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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。