颜色直方图

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。

RGB颜色模型通过基于HSV的颜色直方图转换，展示了颜色在Matlab中的分布和特征。

这些图像现在在TEDANA中可用，但可以在此处找到。该工具箱已不再维护、更新或甚至可能不再工作。这些数字是通过改进的多回波降噪程序TEDANA生成的。我已经创建了一个方便的Matlab脚本，用于与MEICA.py（v3）一起使用，从而生成一系列图形以快速查看输出。这些图形包括MEICA.py的组件时间序列，以及用颜色编码的组件类型：粗体绿色、非粗体红色、R2加权粉色、忽略黑色。更新至2017年9月22日，现在支持更多的Fourier-Transformed Fieldmap（FTF）情节。每个图形还包括来自TED/betas_OC.nii的β值大脑切片、运动参数和框架位移的Kappa与Rho散点图，大小与其方差成正比，以及Kappa vs Rho线图的条形图以解释tSNR数字的方差。最后，它创建一个条形图，显示每个类别的相对方差。代码虽然不够优雅，但目前还是有效的。当前依赖关系包括但不限于...

本代码实现 MATLAB 中的直方图均衡化算法，用于图像处理实验。

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。

使用Matlab代码计算图像的灰度直方图。代码读取图像，将其转换为灰度，然后计算直方图。此代码可用于对比不同图像的特征，并常用于面部识别中的特征提取。

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。

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。

针对RGB图像，统计灰度值并以直方图形式展示。