利用MATLAB编程，不使用内建的工具箱，不调用其他函数，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，你可以通过基本的数学运算和数组操作来完成这个任务，无需依赖内置工具箱或者外部函数。以下是步骤：

1. 打开彩色图像：

% 加载彩色图像
img = imread('example.jpg'); % 替换 'example.jpg' 为你需要的图片路径
imshow(img); % 显示原始图像

2. 转换到HSV颜色空间：

% 将RGB转换到HSV
hsv_img = rgb2hsv(img);

注意：`rgb2hsv`函数通常会自动处理边界情况，如颜色通道值在0到1之间。

3. 转换到YCbCr空间：

% RGB to YCbCr (ITU-R BT.601)
ycbcr_img = rgb2ycbcr(img);

同样，`rgb2ycbcr`是一个常见的函数，如果不存在，你可以自定义转换公式。

4. 观察和比较变换后的数据：
由于这些转换是数值操作，直接查看它们不会显示图像变化，但你可以选择查看某一点在不同色彩空间的值。例如：

% 查看某个像素在RGB和HSV空间的颜色值
[r, g, b] = ind2rgb(permute(hsv_img, [2, 1, 3]), permute(img, [1, 2, 3]));
[y, cb, cr] = ind2rgb(permute(ycbcr_img, [2, 1, 3]), permute(img, [1, 2, 3]));

% 可能需要你自己编写一些代码来打印或者可视化像素点的颜色对比

5. 显示变换后的图像：

% 展示HSV和YCbCr图像
figure;
subplot(1,2,1), imshow(uint8(hsv_img * 255)); title('HSV Image');
subplot(1,2,2), imshow(uint8(ycbcr_img)); title('YCbCr Image');

每个图像都是在0-255范围内显示的整数，以便于人眼观察。