利用MATLAB编程，打开一幅自带的真彩色图像，将其变换到HSV、YCbCr空间，观察变换后的数据，并显示变换前后图像。（不能使用自带的函数）

在MATLAB中，你可以使用基本的数学操作和数组操作来处理图像并转换颜色空间。首先，你需要读取图像文件，然后手动计算HSV和YCbCr转换。这里是一个步骤指南：

1. **读取图像**:

   img = imread('your_image.jpg'); % 替换 'your_image.jpg' 为你需要的图片路径

2. **验证图像类型**:
确保它是真彩色（RGB），如果是灰度图，则需要先转成RGB。

   if size(img, 3) == 1
       img = rgb2rgb(im2double(img));
   end

3. **将图像转换为HSV**:

   hsv_img = double(rgb2hsv(img)); % 这里假设img已经是RGB格式

4. **将图像转换为YCbCr**:

   ycbcr_img = double(rgb2ycbcr(img));

5. **观察和显示变换后的数据**:
对于矩阵数据，可以查看它们的某些特征，比如最大值、最小值等。如果你想直接看图像，可以分别用`imshow`函数：

   figure; imshow(uint8(hsv_img)); title('HSV Image');
   figure; imshow(uint8(ycbcr_img)); title('YCbCr Image');

6. **保存原始和变换后的图像**:

   imwrite(uint8(img), 'original.jpg');
   imwrite(uint8(double(hsv_img)), 'hsv_transformed.jpg');
   imwrite(uint8(double(ycbcr_img)), 'ycbcr_transformed.jpg');

记得替换上述代码中的文件名和路径。完成以上步骤后，你应该能看到原图以及转换后的HSV和YCbCr版本。