利用MATLAB编程，不使用内建的工具箱，打开一幅真彩色图像，将其交换到HSV，YCbCr空间，观察变换后的数据，并显示互换前后的图像

在MATLAB中，我们可以手动操作像素数据来完成这个任务，虽然它通常会推荐使用内置的图像处理工具箱，但如果没有使用工具箱的限制，可以按照以下步骤进行：

1. 打开彩色图像：

img = imread('example.jpg'); % 替换成你要处理的图片文件名
imshow(img); % 显示原始图像

2. 将BGR颜色空间转换为HSV：

if iscolor(img)
    img_HSV = rgb2hsv(img);
else
    error('Image must be in RGB format for HSV conversion.');
end
imshow(img_HSV); % 显示HSV图像

3. 转换为YCbCr：

img_YCbCr = rgb2ycbcr(img);
imshow(img_YCbCr(:, :, [1 2])); % 只显示Y和Cb/Cr通道，因为通常我们只需要两个色度通道

这里`rgb2ycbcr`函数仅返回亮度(Y)和色差(Cb/Cr)，通常不需要单独处理R、G、B三个分量。

4. 比较原图与变换后的图像：
为了直观比较，你可以将这些转换后的图像放在一起显示，例如使用subplot功能：

subplot(1, 3, 1), imshow(img), title('Original');
subplot(1, 3, 2), imshow(img_HSV), title('HSV');
subplot(1, 3, 3), imshow(img_YCbCr(:, :, [1 2])), title('YCbCr');

执行以上代码后，你会看到原始图像以及它的HSV和YCbCr版本。