不调用函数，用MATLAB输出一个图片转换到HSV空间的代码

在MATLAB中，如果你想不使用内建的`rgb2hsv`函数直接将RGB图像转换到HSV空间，你需要理解RGB到HSV的转换过程并手动进行计算。以下是一个简单的例子，假设输入是一个3维数组，表示RGB三通道的像素值：

function hsv_img = rgb_to_hsv_manual(rgb_img)
% 初始化HSV图像，通常取值范围是[0,1]
hsv_img = zeros(size(rgb_img));

% 提取R, G, B通道
r = rgb_img(:, :, 1);
g = rgb_img(:, :, 2);
b = rgb_img(:, :, 3);

% 计算最大值和最小值
[max_val, max_idx] = max([r, g, b], [], 3);
[min_val, min_idx] = min([r, g, b], [], 3);

% 计算色调（Hue）
if max_val == r
    hue = mod(angle(g - b) + 2*pi, 2*pi)/pi; % 对角线分段法
elseif max_val == g
    hue = (angle(r - b) + 2*pi) / pi; % 左上到右下
else
    hue = (angle(r - g) + 2*pi) / pi; % 其他方向
end

% 如果最大值等于最小值，饱和度设为0（灰度图像）
s = max_val == min_val ? 0 : (max_val - min_val) ./ max_val;

% 饱和度和价值都与最大值保持一致
v = max_val;

% 把HSV的值组合成3通道
hsv_img(:, :, 1) = hue;
hsv_img(:, :, 2) = s;
hsv_img(:, :, 3) = v;
end

% 使用你的图像
rgb_example = imread('example.jpg'); % 替换为你的图像路径
hsv_example = rgb_to_hsv_manual(rgb_example);

请注意，这个方法并不保证完全准确，因为实际的HSV算法可能会有一些优化和边缘处理，但这应该足以演示基础的原理。