近看了一本数字图像处理的原版书。其中提供了RGB与HSI颜色空间之间的相互转变函数。已在matlab7.0中测试成功。不敢独享，贴出来供大家参考。
function hsi=rgb2hsi(rgb)
%RGB2HSI Converts an RGB p_w_picpath to HSI
% HSI=RGB2HSI(rgb) converts an RGB p_w_picpath to H
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2011-09-13 16:14:14
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# 提取图像的红色分量——Python实现
在图像处理领域，提取图像的特定颜色分量是一项常见且重要的操作。本文将介绍如何使用Python提取图像中的红色分量，并提供详细的代码示例。
## 什么是颜色分量？
RGB（红色、绿色、蓝色）颜色模型是计算机图像处理中最常用的模型。每种颜色可用三个分量来表示，例如，图像中每个像素的颜色值由红、绿、蓝三部分的强度决定。红色分量指的是图像中每个像素的红色强
原创
2021-09-06 10:54:57
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1.为什么要引入HSI彩色模型？ 简单的来说，RGB模型可以很好的适应颜色的事实，但是并不能很好的适应人解释的颜色。当人观察一个彩色物体时候，我们用色调(Hue)，饱和度(Saturation )和强度(Intensity)来描述。 &
原创
2016-12-27 20:22:03
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function hsi=rgb2hsi(rgb)%RGB2HSI Converts an RGB image to HSI% HSI=RGB2HSI(rgb) converts an RGB image to HSI. The input image is% assumed to be of size M-by-N-by-3, where the third dimension acco
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2011-01-31 15:43:00
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高频词高频词提取（TF，Term Frequency）,高频词指在文档中出现频率较高并且有用的词，关键点有两个:出现频率高、有用。第一步定义获取语料的函数def getContent(path,encoding='gbk):
with open(path, r, encoding=encoding, errors='ignore') as f:
content = ''
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2023-11-23 12:44:49
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颜色空间互转简介算法理论介绍颜色空间转换1.RGB与灰度图互转互转公式2.RGB与HSI互转HSI简介互转公式3.RGB与HSV互转HSV简介互转公式4.HSV与HSI区别总结 简介图像颜色空间互转在图像处理中应用非常广泛，而且很多算法只对灰度图有效；另外，相比RGB，其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性，所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间，所以图像颜色互转是
I1 = imread('D:\R2020a\bin\IR.jpg');
I2= imread('D:\R2020a\bin\UV.jpg');
I1_gray = rgb2gray(I1);
I2_gray =rgb2gray(I2);
I1_edge=edge(I1_gray,"canny");
bw = imbinarize(I2_gray, 0.32);
I2_edge=edge(bw,"
原创
2024-09-11 20:20:07
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下面是利用腐蚀算法进行边界提取，即原图减去腐蚀后的图得到边界 可以看到两种方法得到的提取结果都很不错。 下面介绍几个函数 函数一：im2bw 函数二：strel 函数三：imerode 函数四：bwperim函数
原创
2022-06-27 19:55:21
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1 内容介绍色彩分析是数字图像处理过程中最基本的一种分析方法,目的是使数字图像获得更好的识别效果.本文介绍了色彩分析中的色彩空间转换方法,并利用MATLAB对具体的数字图像进行了色彩空间变换.2 部分代码function C = hsi2rgb( hsi )%UNTITLED3 Summary of this function goes here% Detailed ex
原创
2022-09-19 18:41:34
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# 使用 Python 的傅里叶算法提取基频分量
傅里叶变换是信号处理领域中一种强有力的工具，用于分析信号的频率成分。通过傅里叶变换，我们可以从一个信号中提取出其基频成分。本文将带领大家了解如何利用 Python 实现傅里叶算法提取基频分量。整件事情的流程如下：
| 步骤 | 内容 |
|------|-----------------------|
| 1
1. RGB模型 2. HSV模型 3. 如何理解RGB与HSV的联系 4. HSV在图像处理中的应用 5. opencv中RGB-->HSV实现 在图像处理中，最常用的颜色空间是RGB模型，常用于颜色显示和图像处理，三维坐标的模型形式，非常容易被理解。 而HSV模型，是针对用户观感的一种颜色模型，侧重于色彩表示，什么颜色、深浅如何、明暗如何。第一次接触HSV，书本里首先抛出的是一个圆锥
相关术语hslcamshift色彩空间颜色模型灰度图像图像匹配灰度图灰度值HSI颜色模型编辑锁定本词条缺少名片图，补充相
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2023-05-19 13:11:00
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1概述Hyperion是地球观测卫星EO-1（Earth Observing-1）携带的高光谱传感器。EO-1于2000年11月21日发射升空，在完成一年的技术验证后，至今仍超期运行，可以根据用户的请求来获取Hyperion高光谱和ALI（Advanced Land Imager）多光谱数据。其卫星轨道与Landsat7基本相同，比Landsat迟一分钟过赤道。EO-1搭载的Hyperion高光谱
MATLAB实现EMD分解及希尔伯特谱分析希尔伯特—黄变换传统的傅里叶变化只能得到信号在采样周期内的全局频率信息，处理频率随时间变化的非平稳信号具有很大的局限性，希尔伯特－黄变换(Hilbert-Huang Trans form) 是由N. E. Huang 等人于1998年提出的一种非线性、非平稳信号的分析处理方法，可以求得信号的瞬时频率、瞬时幅值等瞬时特征。原理希尔伯特变换：g ∧ ( t )
既可以用数组名跟圆括号，行号，列号表示，又可以用一个参数表示。注意一个参数表示时，MATLAB是列优先的，千万别弄错。例如：A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];则A(2，1)=4。千万别写成A[2,1]!如果用一维表示是：A(2)=4,千万别写成A(4)!不信你可以上机试试www.mh456.com防采集。解决这个问题的方法如下：a(rows,cols)，其中rows表示行数，cols表示
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2024-05-18 23:03:51
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一、 图像增强技术简介1 图像增强 图像增强是对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。通过对图像的特定加工，将被处理的图像转化为对具体应用来说视觉质量和效果更“好”或更“有用”的图像。 图像增强是最基本最常用的图像处理技术，常用于其他图像处理的预处理阶段。 （1）高通平滑、低通锐化；平滑模糊、锐化突出图像细节 （2）滤波器还有带通、带阻等形
原创
2022-03-22 11:07:03
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一、 图像增强技术简介1 图像增强图像增强是对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。通过对图像的特定加工，将被处理的图像转化为对具体应用来说视觉质量和效果更“好”或更“有用”的图像。图像增强是最基本最常用的图像处理技术，常用于其他图像处理的预处理阶段。（1）高通平滑、低通锐化；平滑模糊、锐化突出图像细节（2）滤波器还有带通、带阻等形式（3）根据噪声（椒盐噪声、高斯噪声…）的不同，选用不同的滤波（4）邻域有4-邻域、对角邻域、8-邻域，相对应
原创
2021-11-16 13:38:48
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一、 图像增强技术简介1 图像增强图像增强是对图像的某些特征，如
原创
2022-03-22 16:32:59
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2016-01-22 17:18:00
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