Munsell Color Chart Reader Extracting L*a*b*Values in MATLAB

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。

The function HEX2RGB(HEX) converts a hexadecimal color string HEX to its corresponding RGB values. The RGB matrix has three columns representing the red, green, and blue components of the color. For a cell array of color strings, the number of rows in RGB will match the number of elements in the cell array. For a character array HEX, the number of rows in RGB will match the number of entries in HEX. Hexadecimal color strings can also be expanded from three-digit to six-digit by doubling each digit (i.e., XYZ -> XXYYZZ). Examples:- hex2rgb('556b2f') % 6-digit string -> [85 107 47]- hex2rgb('f0f') % 3-digit string -> [255 0 255]- hex2rgb({'8B4513','FF0'}) ?ll array -> [139 69 19; 255 0]- hex2rgb(['FF6347'; '40E0D0']) % Multi-line character array -> [255 99 71; 64 224 208]

活页乐谱阅读器是一种集成了Matlab和C代码的工具，可以对乐谱中的音符进行量化，并根据输入的图像生成音频。该工具由John Matson于2020年秋季为BCIT的ELEX 7815课程开发，指导教师为John Dian。使用该脚本时，用户需要提供符合特定条件的JPEG格式图像，包括：单张数字乐谱、C大调音符、几何间隔、每次仅有一个音符、高音符、四分音符，且包含的音符在高音谱号上下不超过四个音调。在项目文件夹中，包含三个可供测试的图像，这些图像可在“测试图像”文件夹中找到，脚本能够无误地读取这些图像。该活页乐谱阅读器的开发不仅可以数字化保存旧乐谱，还能为多个应用程序奠定基础，例如可以追踪用户在乐谱上演奏的准确性并提供反馈，以帮助其改善演奏技巧。

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。

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。

这款软件非常实用，我亲自使用过。它方便快捷，能够系统化地完成项目管理。

MATLAB源码用于严格分层线性规划中L2范数的加权方法存储库，适用于机器人控制。使用L1范数作为正则化步骤可以实现对机器人系统的稀疏或简约控制。此存储库包含提交给IEEE RA-L/ICRA审查的论文的源代码，正在审核中。即将发布的文档提升代码的可读性。实验视频展示了双臂控制中WLP-L1算法和WLP-L2算法的效果，以及对偶技巧的重构。对偶技巧的源代码可在对偶技巧文件夹中找到，用于将字典线性程序重新表述为单目标线性程序。要运行此代码，需要安装MATLAB和Yalmip工具箱，并建议安装免费学术许可证的Gurobi以重现报告的计算性能。另外，还提供了用于分层二次规划的未记录的对偶技巧的实现。该代码在Ubuntu 18.04LTS上测试，并包括Python3.7或更高版本的依赖项CasADi和PyBullet，用于任务功能的自动区分和优化求解器接口，以及模拟和可视化机器人运动。

l-曲线 MATLAB 代码与 cgDNA：DNA的序列依赖性粗粒模型的实现方法，通过模拟 DNA 序列的特征，深入分析其结构和功能。该模型不仅能够有效展示 DNA 的复杂性，还提供了对序列变化的灵敏响应，便于科研人员进行进一步研究和探索。

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.