程序_[chang,kuan,gao] = size(a);-优快云博客

本文介绍了一种图像处理方法，该方法利用MATLAB读取图像并将其从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间。通过对HSV色彩空间中的色调（H）、饱和度（S）及明度（V）三个通道进行分离，可以单独处理图像的颜色信息。文章详细展示了如何通过设定阈值来提取特定颜色，并最终生成二值图像。

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I=imread('j2.bmp');
[chang,kuan,gao]=size(I);%获取图片I的长和宽
hv=rgb2hsv(I);
for i=1:chang
for j=1:kuan
H(i,j)=hv(i,j,1);%提取图片的红色分量
S(i,j)=hv(i,j,2); %提取图片的绿色分量
V(i,j)=hv(i,j,3); %提取图片的蓝色分量
end
end
H=double(H); S=double(S); V=double(V); %将提取的分量转换为双精度型》奖慵扑
for i=1:chang
for j=1:kuan
if H>0.9
%论文中式5∧康氖俏了是提取的红色分量颜色更亮∑渌的颜色更暗∠旅媪礁鲆谎∑渌两个函数文件是相应的功能
CA(i,j)=255;
else H<0.3
CA(i,j)=0;

end
end
end
chase=uint8(H); %将红色分量图保存在chase变量中
% yuzhi=otsu(CA); %通过调用otsu来得到红色分量图的阀值yuzhi
for i=1:chang
for j=1:kuan
if CA(i,j)<=80
CA(i,j)=0;
else
CA(i,j)=255; %低于阀值的都变为0也就是黑色「哂诜е档亩急湮栋咨≌庋就成了二值图了
end
end
end
CA=uint8(CA);
subplot(1,2,1);imshow(CA);
subplot(1,2,1);imshow(I);

//修改

I=imread('图片1.jpg');

[chang,kuan]=size(I);%获取图片I的长和宽

hv=rgb2hsv(I);

for i=1:chang

for j=1:kuan/3

H(i,j)=hv(i,j,1);%提取图片的红色分量

S(i,j)=hv(i,j,2); %提取图片的绿色分量

V(i,j)=hv(i,j,3); %提取图片的蓝色分量

end

H=double(H); S=double(S); V=double(V); %将提取的分量转换为双精度型》奖慵扑

for i=1:chang