Image = handles.I; DI = Image(:,:,3); GI = (Image(:,:,1)<100 & Image(:,:,2)<150 & Image(:,:,3)>120 ... & abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))>30); 是HSV模型吗
时间: 2023-08-18 20:06:15 浏览: 36
不是,这段代码并没有使用HSV颜色模型,而是在RGB颜色空间中进行操作。其中,`Image`是一个RGB图像,`DI`提取了RGB图像中的蓝色通道,`GI`则使用了RGB颜色空间中的阈值判断。具体来说,`GI`的计算公式为:
```
GI = (Image(:,:,1)<100 & Image(:,:,2)<150 & Image(:,:,3)>120 & abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))>30)
```
其中,`Image(:,:,1)`、`Image(:,:,2)`、`Image(:,:,3)`分别表示RGB图像中的红色、绿色、蓝色通道。因此,`Image(:,:,1)<100`表示红色通道小于100的像素点,`Image(:,:,2)<150`表示绿色通道小于150的像素点,`Image(:,:,3)>120`表示蓝色通道大于120的像素点。此外,`abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))>30`表示绿色通道和蓝色通道的差值大于30的像素点。
这种方法虽然简单,但是对于不同的图像可能需要调整阈值,而且容易受到光照、阴影等因素的影响。相比之下,HSV颜色模型更加稳定,对于颜色的描述也更加直观。
相关问题
将以下代码该为提取黄色的矩形Image = handles.I; DI = Image(:,:,3); GI = (Image(:,:,1)<100 & Image(:,:,2)<150 & Image(:,:,3)>120 ... & abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))>30); axes(handles.axes5); imshow(GI); handles.GI = GI; guidata(hObject, handles);
将以下代码修改为提取黄色矩形的代码:
```
Image = handles.I;
DI = Image(:,:,3);
GI = (Image(:,:,1)<100 & Image(:,:,2)<150 & Image(:,:,3)>120 ...
& abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))>30);
yellowRect = Image;
yellowRect(repmat(~GI,[1 1 3])) = 0; % 将非黄色部分设为0
axes(handles.axes5);
imshow(yellowRect);
handles.yellowRect = yellowRect;
guidata(hObject, handles);
```
这样就可以将非黄色部分的像素值设为0,从而提取出黄色矩形。
解释代码:Image = handles.I; pnum=get(handles.way,'value');%下拉框的值 switch pnum case 1 DI = Image(:,:,1); GI = (Image(:,:,1)>110 & Image(:,:,2)<150 & Image(:,:,3)<150 ... & abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))<50 & abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,2)))>30); case 2 DI = Image(:,:,3); GI = (Image(:,:,1)<100 & Image(:,:,2)<150 & Image(:,:,3)>120 ... & abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))>30); case 3 DI = rgb2gray(Image); %转为灰度图像,image图像只显示副标图像,abs返回数组中每一个的绝对值 GI = (Image(:,:,1)>160 & Image(:,:,2)>90 & Image(:,:,3)<90 ... & abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,2)))<100 & abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,3)))>90); end axes(handles.axes2); imshow(GI); handles.GI = GI; guidata(hObject, handles);
这段代码是一个 MATLAB 程序,主要实现了下拉框的选择对图像的处理,最终在图像显示窗口中显示处理后的结果。
首先,程序获取了 GUI 界面上名为 `handles.I` 的图像,并获取了下拉框的选择值 `pnum`。
接下来,使用 `switch` 语句根据选择值 `pnum` 来执行不同的操作。当 `pnum` 为 1 时,程序提取出 `Image` 图像的红色通道(`Image(:,:,1)`),并根据一定的条件生成一个二值化图像 `GI`,这里的条件是:红色通道像素值大于 110,绿色和蓝色通道的像素值均小于 150,绿蓝通道的差值小于 50,红绿通道的差值大于 30。
当 `pnum` 为 2 时,程序提取出 `Image` 图像的蓝色通道(`Image(:,:,3)`),并根据一定的条件生成一个二值化图像 `GI`,这里的条件是:红色通道像素值小于 100,绿色通道的像素值小于 150,蓝色通道的像素值大于 120,绿蓝通道的差值大于 30。
当 `pnum` 为 3 时,程序将 `Image` 转为灰度图像,并根据一定的条件生成一个二值化图像 `GI`,这里的条件是:红色通道像素值大于 160,绿色通道的像素值大于 90,蓝色通道的像素值小于 90,红绿通道的差值小于 100,红蓝通道的差值大于 90。
最后,程序将 `GI` 显示在 GUI 界面上名为 `handles.axes2` 的图像显示窗口中,并将 `GI` 存储在 `handles.GI` 中,以备其他操作使用。同时,使用 `guidata` 函数将更新后的 `handles` 结构体保存在 GUI 对象中,以便在其他回调函数中使用。