LAB color space

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

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。

信号与系统课程实验中，实验3-4通过特定信号的生成和分析，帮助学生理解信号处理的基本原理。本次实验的主要内容包括信号的采样、调制与滤波等基本操作。学生需按照指导书的要求，使用实验室设备与软件工具完成每个步骤的操作。实验完成后，学生需记录实验数据，并根据结果分析系统对信号的处理过程。通过此次实验，能够进一步巩固对信号和系统的核心概念理解，提高对实际应用的感知能力。

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。

Space机器人Kyle.unitypackage是Unity官方的演示机器人模型，包含了骨架、漫反射贴图和法线贴图。这款3D机器人与即将推出的Unity Mecanim技术完全兼容，由Kyle Brewer负责美术设计。

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。

FRENET - Frenet-Serret空间曲线不变量 函数定义：[T, N, B, k, t] = frenet(x, y);[T, N, B, k, t] = frenet(x, y, z); 该函数用于计算空间曲线的不变量，通过输入向量 x、y 和 z 返回一系列向量和缩放量的结果。当省略z时，曲线为二维，函数仍然有效。 公式描述： T（切线）：\( T = \frac{r'}{|r'|} \) N（法线）：\( N = \frac{T'}{|T'|} \) B（双法线）：\( B = T \times N \) k（曲率）：\( k = |T'| \) t（扭转

实验要求：本次实验的主要任务是完成一份Oracle实验报告。该报告需要对实验内容进行详细分析，并按实验要求分为若干部分进行展示。实验报告作业要求学生按照既定标准执行操作。请确保内容条理清晰，并能够满足所有数据库实验的标准。