颜色概念化

matlab开发-阈值化概念。通过分析图像直方图，确定将灰度图像转换为二值图像的最佳阈值。

分箱：递归分割结果，生成概念分层。 直方图分析：递归应用，自动产生多级概念分层。 聚类分析：形成簇和子簇，建立概念层节点。 基于熵的离散化：通过自然划分分段。 人工概念分层：基于数值分布分析，可递归构造分箱。

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。

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。

离散化将连续数据划分区间，用区间标号取代实际值；概念分层用高层概念替代低层属性值，概化数据。通过概念分层，数据细节虽有所损失，但概化后的数据更具意义和可解释性，同时节省存储空间和I/O开销。

数据库规范化是数据库设计的核心概念，创建高效、可靠和易维护的系统。它通过三个范式（1NF、2NF和3NF）来实现数据的结构化和优化管理。第一范式（1NF）要求每个字段具有原子性，不可再分解；第二范式（2NF）确保每个非主属性完全依赖于主键；第三范式（3NF）要求非主属性既不部分依赖于码也不传递依赖于码。规范化消除数据冗余，减少不一致性，提高数据的准确性和完整性。

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。

使用d3对形状和线条进行可视化后，下一个任务是进行5次实际可视化。该项目的目的是获得尽可能多的数据可视化库、语言和工具的经验。提供了一个有关汽车的小型数据集cars-sample.csv。制作以下图表，使用5种不同的工具： 数据定位：如图所示的向下趋势散点图。重量在x轴上，MPG在y轴上。 比例尺：注意，比例尺并非从0开始。 轴刻度和标签：两个轴都被标记，并且在10、20、30等处有刻度。 颜色映射到制造商。 尺寸映射到重量。 圆的不透明度设置为0.5或50%。 不需要的其他功能：- 背景网格- 图例 使用5种不同的工具或库。在这5种工具中，至少使用3个库（库需要某种代码）。

在指定位置为用户定义的颜色条添加标签的matlab开发任务。