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批量读取图片,过程中调用图片处理代码,进行处理,并对结果进行保存
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内容介绍
function [ hist_img ] = hist_HSV_1644( img ) %返回结果为一维 %计算颜色直方图算法如下: % 1.RGB---》HSV 2.量化H、S、V分量:如H16级;S4级V4级 (将hsv空间非等间隔量化) % 3.将三个分量合称为一维特征向量L L=H*Qs*Qv+S*Qv+V=16H+4S+V 4.计算L 的直方图分布 M=size(img,1); N=size(img,2); [h,s,v] = rgb2hsv(img); H = h; S = s; V = v; h = h*360; %将hsv空间非等间隔量化: % h量化成16级; % s量化成4级; % v量化成4级; for i = 1:M for j = 1:N if h(i,j)<=15||h(i,j)>345 H(i,j) = 0; end if h(i,j)<=25&&h(i,j)>15 H(i,j) = 1; end if h(i,j)<=45&&h(i,j)>25 H(i,j) = 2; end if h(i,j)<=55&&h(i,j)>45 H(i,j) = 3; end if h(i,j)<=80&&h(i,j)>55 H(i,j) = 4; end if h(i,j)<=108&&h(i,j)>80 H(i,j) = 5; end if h(i,j)<=140&&h(i,j)>108 H(i,j) = 6; end if h(i,j)<=165&&h(i,j)>140 H(i,j) = 7; end if h(i,j)<=190&&h(i,j)>165 H(i,j) = 8; end if h(i,j)<=220&&h(i,j)>190 H(i,j) = 9; end if h(i,j)<=255&&h(i,j)>220 H(i,j) = 10; end if h(i,j)<=275&&h(i,j)>255 H(i,j) = 11; end if h(i,j)<=290&&h(i,j)>275 H(i,j) = 12; end if h(i,j)<=316&&h(i,j)>290 H(i,j) = 13; end if h(i,j)<=330&&h(i,j)>316 H(i,j) = 14; end if h(i,j)<=345&&h(i,j)>330 H(i,j) = 15; end end end for i = 1:M for j = 1:N if s(i,j)<=0.15&&s(i,j)>0 S(i,j) = 0; end if s(i,j)<=0.4&&s(i,j)>0.15 S(i,j) = 1; end if s(i,j)<=0.75&&s(i,j)>0.4 S(i,j) = 2; end if s(i,j)<=1&&s(i,j)>0.75 S(i,j) = 3; end end end for i = 1:M for j = 1:N if v(i,j)<=0.15&&v(i,j)>0 V(i,j) = 0; end if v(i,j)<=0.4&&v(i,j)>0.15 V(i,j) = 1; end if v(i,j)<=0.75&&v(i,j)>0.4 V(i,j) = 2; end if v(i,j)<=1&&v(i,j)>0.75 V(i,j) = 3; end end end %将三个颜色分量合成(一维?)特征向量L L=16*H+4*S+V; %L最大为16*15+4*3+3=255 hist_img=zeros(1,256); for i=0:255 %计算L的直方图 hist_img(i+1)=size(find(L==i),1); end hist_img=mapminmax(hist_img); end
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