matlab颜色和形状

        b     blue                .     point                -     solid
           g     green            o     circle               :     dotted
           r     red                  x     x-mark             -.    dashdot
           c     cyan               +     plus                --    dashed  
           m     magenta       *     star                 (none)  no line
           y     yellow            s     square
           k     black             d     diamond
                                          v     triangle (down)
                                          ^     triangle (up)
                                          <     triangle (left)
                                          >     triangle (right)
                                          p     pentagram
                                          h     hexagram

    For example, PLOT(X,Y,'c+:') plots a cyan dotted line with a plus
    at each data point; PLOT(X,Y,'bd') plots blue diamond at each data
    point but does not draw any line.

 

如何给坐标命名

title('题目');

ylabel('y座标');

xlabel('x轴');

zlabel(‘z轴’);

 

 

 

 

 

颜色符号

含义

数据点型

含义

线型

含义

b

蓝色

.

-

实线

g

绿色

X

X符号

:

点线

r

红色

+

+

-.

点划线

c

蓝绿色

h

六角星形

--

虚线

m

紫红色

*

星号

 

 

y

黄色

S

方形

 

 

k

黑色

D

菱形

 

 

 

 

V

下三角

 

 

 

 

^

上三角

 

 

 

 

左三角

 

 

 

 

右三角

 

 

 

 

P

正五边形

 

 

用的时候是把颜色和形状信息输入在一起。并且部分先后顺序

例如:’rd:’(r代表红色,d代表菱形,:代表线型)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/huashiyiqike/articles/3231888.html

<think>好的,我需要帮助用户找到用Matlab实现颜色形状检测或处理的算法代码。用户提到了颜色识别形状检测,所以我需要分别考虑这两个方面的实现方法。首先,颜色识别通常涉及颜色空间转换阈值处理,而形状检测可能使用边缘检测或轮廓分析。 对于颜色识别,Matlab常用的方法是使用RGB到HSV颜色空间的转换,因为HSV对颜色更敏感。然后根据目标颜色的HSV范围创建掩膜,进行形态学处理去除噪声,最后标记区域。可能需要引用图像处理工具箱的函数,比如rgb2hsv、imopen等。 形状检测方面,常见的步骤包括灰度化、边缘检测(如Canny算法)、寻找轮廓,然后分析轮廓属性,比如面积、周长、凸性等来判断形状。函数如edge、bwboundaries、regionprops可能会用到。需要确保用户有Image Processing Toolbox的访问权限。 接下来,我需要生成示例代码,并注意代码的注释关键步骤的解释。同时,要检查是否有引用来源,比如Matlab官方文档或相关书籍。用户可能需要知道如何调整颜色阈值或处理不同形状的参数,所以相关问题可以围绕参数调整、性能优化应用场景展开。 最后,确保回答符合系统级指令:行内数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,使用中文,生成相关问题,引用标识正确。检查LaTeX语法是否正确,比如积分表达式是否正确使用括号。确认没有使用Markdown格式,代码块用三个反引号包裹,并注明语言。</think>以下内容提供Matlab颜色识别形状检测的算法实现示例,包含核心代码实现思路: ### 一、颜色识别算法(HSV空间) ```matlab % 读取图像并转换颜色空间 img = imread('test.jpg'); hsv = rgb2hsv(img); % RGB转HSV颜色空间[^1] % 定义红色范围(需根据实际调整) hue_range = [0.95 0.05]; % 色相值(环状空间) sat_range = [0.4 1]; % 饱度范围 val_range = [0.3 1]; % 亮度范围 % 创建颜色掩膜 mask = (hsv(:,:,1) >= hue_range(1) | hsv(:,:,1) <= hue_range(2)) & ... hsv(:,:,2) >= sat_range(1) & hsv(:,:,2) <= sat_range(2) & ... hsv(:,:,3) >= val_range(1) & hsv(:,:,3) <= val_range(2); % 形态学处理 se = strel('disk',5); clean_mask = imopen(mask, se); % 开运算去噪 % 标记目标区域 [L, n] = bwlabel(clean_mask); imshow(label2rgb(L)) ``` 该算法利用HSV颜色空间的线性可分性,通过多维阈值处理实现颜色分割,其中开运算用于消除噪声[^2]。 ### 二、形状检测算法 ```matlab % 预处理 gray = rgb2gray(img); bw = edge(gray, 'canny', [0.1 0.2]); % Canny边缘检测 % 形态学闭合 se = strel('square',3); closed = imclose(bw, se); % 轮廓提取与形状分析 [B, L] = bwboundaries(closed); stats = regionprops(L, 'Area','Eccentricity','Solidity'); % 形状判断标准 for k = 1:length(B) if stats(k).Eccentricity < 0.7 && stats(k).Solidity > 0.9 disp('检测到圆形/正多边形') elseif stats(k).Eccentricity > 0.9 disp('检测到细长形状') end end ``` 该算法通过边缘检测获取形状轮廓,利用区域属性进行形状分类。其中离心率$e$密实度$s$的计算公式为: $$ e = \sqrt{1 - \frac{b^2}{a^2}} $$ $$ s = \frac{A}{A_{convex}} $$ 其中$a,b$为拟合椭圆的长短轴,$A$为区域实际面积,$A_{convex}$为凸包面积[^3]。 [^1]: MathWorks官方文档《Color Thresholding in HSV Color Space》 [^2]: 《数字图像处理(MATLAB版)》第6章 [^3]: Gonzalez《Digital Image Processing Using MATLAB》第11章 相关问题
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