RGB转HSI

彩色图像之间的转换，RGB到HSI格式，MATLAB源程序

简单地在Hex颜色值和RGB颜色值之间进行转换。这两个函数可以处理数组作为输入。默认的RGB值从0到1进行缩放，以匹配Matlab的语法。但是，如果您希望使用从0到255缩放的RGB值，那也是可以的。语法：rgb = hex2rgb(hex) 返回一个n x 3的数组，包含从0到1缩放的RGB颜色值。rgb = hex2rgb(hex,255) 返回从0到255缩放的RGB值。

这是一个Matlab版本的图像处理程序，用于将RGB颜色空间转换为HSI颜色空间。该程序经过验证，确保在处理图像时可靠性和可用性。

Matlab中提供了一种可靠的方法来实现RGB和HSI色彩空间之间的转换。经过实际验证，这一程序在实际应用中表现出了良好的可靠性和效果。

Matlab代码SPL2018中的高速视觉系统基于特征的纹理跟踪方法，版权所有：2018年9月24日，由乔治亚理工学院电气与计算机工程学院（ECE）智能视觉工程与科学全方位实验室（OLIVES）的胡玉婷编写。作者包括胡玉婷、龙志岭和AlRegib。该系统为RGB到LAB颜色空间转换提供了快速的实时视觉解决方案。

HSI模型，又称HIS模型，是一种以人的视觉系统为基础的色彩模型。它使用色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）三个要素来描述颜色，其中亮度表示光的明暗，色调由占优势波长决定，饱和度则表示颜色的深浅。HIS色彩空间符合人类视觉特性，在图像处理和机器视觉中，大量灰度处理算法都可以在HIS色彩空间中应用。

HSI模型是从人的视觉系统出发，直接使用颜色三要素：色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）来描述颜色。亮度指人眼感觉光的明暗程度，光的能量越大，亮度越大。色调由物体反射光线中占优势的波长决定，反映颜色的本质。饱和度指颜色的深浅和浓淡程度，饱和度越高，颜色越深。HIS色彩空间比RGB彩色空间更符合人的视觉特性，亮度和色度具有可分离特性，使得图像处理和机器视觉中大量灰度处理算法都可在HIS彩色空间中方便使用。

一个实用的程序，用于在任意分辨率的RGB或灰度图像矩阵上渲染文本。（不支持换行） 用法：out=rendertext(target, text, color, location, mode1, mode2) target... MxNx3或MxN矩阵text...字符串（不支持换行）color...形式为[rgb] 0-255的向量location...位置(r,c) 可选参数：（默认为'ovr','left'）mode1 ... 'ovr'覆盖，'bnd'将文本混合到图像上mode2 ...文本对齐“左”、“中”或“右”。out ...具有相同大小的目标 示例（生成上面的截图）：in=imread('football.jpg');out=rendertext(in,'OVERWRITE mode',[0 255 0], [1, 1], 'ovr','center');

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MATLAB开发中，提供了两个主要功能：一个是将整数转换为RGB值，另一个则是将RGB值转换为整数。这两个功能可以帮助开发者在颜色处理或图像处理过程中进行数值与颜色之间的相互转换。以下是这两个功能的简要实现： 整数转换为RGB值：通过计算整数的各个颜色通道（红、绿、蓝）的分量，得到对应的RGB值。 RGB转换为整数：将RGB的各个通道值按特定的规则组合，转换为对应的整数值。 这些功能在图像处理、可视化等领域中具有广泛的应用。