【图像处理基础】基于matlab图像RGB+HSV分布图【含Matlab源码 234期】
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二、数字图像处理简介
图像处理基础教程链接
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三、部分源代码
im = imread('test_image/ms.jpg');
%% RGB Distribution, cube
rgb_distribution(im,'cube',5)
%% RGB Distribution, sphere
rgb_distribution(im,'sphere',5)
%% HSV Distribution
hsv_distribution(im,5)
function hsv_distribution(im,amp)
% hsv_distribution(im,amp)
% This function computes and visualizes the HSV distribution (or
% histogram) of an image.
% The volume of each volume element is proportion to the percentage of the
% correspondent HSV value.
% Input arguments:
% im, the input image;
% amp, amplification factor, the maximum radius of any volume element
% (sphere) is 1/vstep/2*amp.
% if nargin < 2amp = 3;
end
imhsv = rgb2hsv(im);
hstep = 2; %degree
sstep = 0.05;
vstep = 0.1;
nh = 360/hstep;
ns = 1/sstep;
nv = 1/vstep;
[M,N,~] = size(im);
%% count
cnt = zeros(nh,ns,nv);
maxcnt = -inf;
for k1 = 1:Mfor k2 = 1:Nidxh = max(ceil(imhsv(k1,k2,1)*360/hstep),1);idxs = max(ceil(imhsv(k1,k2,2)/sstep),1);idxv = max(ceil(imhsv(k1,k2,3)/vstep),1);cnt(idxh,idxs,idxv) = cnt(idxh,idxs,idxv)+1;if cnt(idxh,idxs,idxv) > maxcntmaxcnt = cnt(idxh,idxs,idxv);endend
end
%% plot
h_f = figure('name','HSV Distribution','numbertitle','off','color',[1 1 1]*1);
h_a = axes('parent',h_f);
set(h_a,'box','on','projection','perspective','dataaspectratio',[1 1 1])
set(h_a,'xlim',[-1 1],'ylim',[-1 1],'zlim',[0 1])
set(h_a,'xtick',[],'ytick',[])
set(h_a,'xgrid','on','ygrid','on','zgrid','on')
[sphx,sphy,sphz] = sphere(16);
for k1 = 1:nhfor k2 = 1:nsfor k3 = 1:nvch = (k1-0.5)*hstep;cs = (k2-0.5)*sstep;cv = (k3-0.5)*vstep;[cx,cy,cz] = pol2cart(ch/180*pi,cs,cv);[cr,cg,cb] = hsv2rgb([ch/360,cs,cv]);if cnt(k1,k2,k3) > 0rcube = nthroot(cnt(k1,k2,k3)/maxcnt,3)*sstep/2*amp;surface(rcube*sphx+cx,rcube*sphy+cy,rcube*sphz+cz,...'FaceColor',[cr cg cb],'FaceAlpha',0.9,...'linestyle','none','parent',h_a);endendend
end
四、运行结果
五、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社,2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社,2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社,2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社,2015.
[5]陈浩,方勇,朱大洲,王成,陈子龙.基于蚁群算法的玉米植株热红外图像边缘检测[J].农机化研究. 2015,37(06)
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