颜色映像处理

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。

外模式与模式映像概述 外模式 描述的是数据的局部逻辑结构，而 模式 则是数据的全局逻辑结构。在数据库中，同一个模式可以包含多个外模式，每个外模式都有其对应的外模式/模式映像。这种映像的作用在于建立数据局部逻辑结构与全局逻辑结构之间的映射关系。 外模式/模式映像的关键作用 当用户定义了一个外模式时，相应的外模式/模式映像也会随之定义。该映像的描述通常包含在各自的外模式定义中。比如，在现有记录类型间增加了新关系，或在某些记录类型中加入了新的数据项，数据库的总体逻辑结构发生变化，外模式/模式映像会随之调整，确保数据的局部逻辑结构保持不变。 保持数据与程序间的逻辑独立性 由于应用程序是基于数据的局部逻辑结构编写的，因此在局部结构不变的情况下，应用程序无需更改，从而实现了数据与程序之间的逻辑独立性。

介绍了Matlab中PDL :: Transform :: Color模块的图像分割与拼接代码。该模块支持RGB到HSV等机器本机颜色表示形式的转换，提供了简单的编码/解码功能，适用于处理大尺寸图像和复杂的色域操作。

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。

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。

函数pixel_scan可助您逐帧扫描图像中的每个像素，并显示其色彩。

匹配心理映像的可视化设计挑战 信息可视化领域经过多年发展，积累了大量可视化表征，但很多创新技术未被广泛应用。这是因为一些可视化设计只追求技术创新，忽视了信息可视化的本质——符合人的认知规律和心理映像。大数据时代需要更多可视化表征，但缺乏科学评价机制。未来，如何创造匹配心理映像的大数据可视化表征，让分析者一眼看穿数据，是巨大挑战。 人机协作与最优化求解 人机协作是大数据可视分析的关键。人拥有强大的感知认知能力和直觉判断力，而计算机拥有强大的数据处理能力。如何最大限度发挥各自优势，实现最优化协作？如何清晰界定人机交互的任务分配？在从WIMP走向Post-WIMP的过渡期，如何将交互技术与分析任务最优匹配？这些问题亟待深入研究。 以用户为中心的系统设计 随着大数据普及，各领域个人都存在数据分析需求。然而，很多创新技术未能从学术界推广至产业界，原因之一是缺乏简单易用、以用户为中心的系统设计方法论、框架和工具。如何让普通用户也能理解和使用可视化和交互技术，是未来发展的关键。

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。

在指定位置为用户定义的颜色条添加标签的matlab开发任务。

Matlab开发：颜色空间转换技术。在sRGB、YCbCr、YPbPr、YUV、YIQ、HSV、HSL、HSI、XYZ、Lab、Luv、LCH、CAT02 LMS之间进行颜色转换。