HSV颜色模型

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。

粒子群优化算法可以对灰色模型参数进行优化，提升模型预测精度。

数据里的预测模型，基本就是三大派：时间序列、灰色预测模型、神经网络。这篇 PDF 就是把这仨讲得明明白白。模型思路、适用场景、优劣对比，全都摆得挺清楚。适合你要快速了解模型选型，或者准备建模前想理一理思路的时候看看。 时间序列的关键点在于“时间”两个字——数据有先后顺序，趋势、季节性这些特征不能忽视。像ARIMA和SARIMA，就适合拿来搞非平稳数据，做趋势预测挺稳的，比如销售额、气温这类数据。 灰色预测模型的优势在“小样本”和“不完整信息”这块，尤其是GM(1,1)，建模逻辑不复杂，响应也快。数据少？没关系，灰色模型照样能凑合着预测一把。像库存管理、小批量销售预测，用起来挺顺手。 说到神经网

在这个项目中，我们试图实现灰色模型Matlab原始代码SC-CNN。请注意，代码正在更新中，并未完全完成。当前阶段已经实现了SC-CNN的第一部分。该代码使用的数据集与文中提到的数据集相同，同时也适用于其他数据集的训练。我们计划对代码进行进一步更新以解决已知问题，但目前仅使用主要数据集进行开发。请注意，无需手动下载数据集，所有数据处理均由代码完成。该代码基于Pytorch编写，支持在CPU或GPU上运行，也可以在多个GPU上并行运行。详细的运行说明可以在代码中找到。

利用matlab编写灰色GM（1,1）模型的运算程序。该模型基于灰色系统理论，通过微分方程求解系统常数，将离散数据转化为连续数据序列，从而减弱原始时间序列的随机性。

灰色模型matlab原代码在Tensorflow 2.0+中实现的ESRGAN（增强的超分辨率生成对抗网络，在ECCV 2018中发布）。这是一个非正式的实现。 ESRGAN引入了不进行批量归一化的残差残差块（RRDB）作为基本网络构建单元，采用了相对论GAN的思想，即让鉴别器预测相对真实性，并通过使用激活前的功能来感知损失。由于这些改进，与SRGAN相比，拟议的ESRGAN具有始终如一的更好的视觉质量和更逼真的自然纹理，并在PIRM2018-SR挑战赛中获得第一名。

HSV颜色模型提取红色区域，regiongroup标记目标区域。 RGB颜色模型提取红色对象，二值化处理。 建议将分割后的背景黑色转为白色，以方便二值化处理。 使用数组建立识别结果，匹配索引输出结果。

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。

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。

这个程序的目标是检测彩色图像中的人脸特征。