在matlab中求指定区域的像素平均RGB值（急）

huoxing825 2012-05-23 09:15:16

如上传的图片，如何在matlab中求的每个色块的像素的平均RGB值，非常着急，有没有matlab高手，给编一下程序，或者告诉方法，不胜感激。。。。。

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weixiaodeyu1 2014-09-19

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怎么解决的，具体呢？

AN278982074 2014-07-28

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引用 9 楼 huoxing825 的回复:

已解决，投影法解决的。。。

我也遇到这个问题了，请问怎么解决的？能不能分享下程序？

huoxing825 2014-05-19

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已解决，投影法解决的。。。

KeepLearningBigData 2014-05-16

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每个块之间有白色的，写个检测的，不是白色的继续向检测，可从上到下，知道旁边都是白色，再求平均

xiaozhouyuanhang 2013-05-14

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同样的问题,我想求图象中某一区域的RGB的平均值,作不出来啊,希望作出来的同学分享一下.

sljy123 2013-05-14

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遇到一样的问题，楼主除了除了把每一个块裁切出来，还有别的方法没？

huoxing825 2012-11-19

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我是把每一个块裁切出来，然后求的平均值，方法有点笨。。

void_Function 2012-11-06

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不会吧怎么和我碰到的问题一样啊请问楼主问题解决了吗？能否指点一二？

huoxing825 2012-05-24

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对的，就是求每个色块的平均RGB值，不要交互式的，我只要得到数据就可以了，进行建模，你在matlab中会编这样的程序吗？能不能给编个程序，谢谢了。。。

xieyiran1986 2012-05-23

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你的意思是每个小方块的rgb值吗？那首先得把每个方块给区分出来了。

假如是交互式的，可以鼠标点一下小方块的中间区域，以这个点为中心4 or 8 邻域种子生长，当遇到梯度变化大时就停止。当整个方块坐标的子集求出来后，求rgb的mean就很容易了。

如果I是图片，matlab里Point(x,y)的rgb值就是I(x,y,:)

CandPointer 2012-05-23

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A = imread(filename, fmt)
读取函数，加载图片，

返回的A是矩阵。

然后，求平均之类的，很简单的啊， mean 就是对矩阵，平均

在 LAB 颜色空间中执行非常非常简单的颜色检测的演示。 RGB 图像被转换为 LAB 颜色空间，然后用户绘制一些徒手绘制的不规则形状区域来识别颜色。然后计算图像中每个像素的 Delta E（LAB 颜色空间中的色差），该像素的颜色与绘制区域的平均 LAB 颜色之间。然后，用户可以指定一个数字，表示他们希望与该颜色的接近程度。然后，软件将查找所绘制区域颜色的指定 Delta E 内的所有像素。

Matlab7.x图像处理 ch2_1_1：查看直方图（§2.1.3） ch2_2_1：显示图像（§2.2.2） ch2_3_1：添加颜色条（§2.3.1） ch2_3_2：图像的单帧显示（§2.3.2） ch2_3_3：图像的多帧显示（§2.3.2） ch2_3_4：图像的动画显示（§2.3.2） ch2_3_5：灰度图像的动画显示（§2.3.2） ch2_3_6：纹理映射（§2.3.3） ch2_3_7：一个图形窗口中同时显示2幅图像（§2.3.4） ch3_1_1：嵌套使用图像代数函数（§3.1.1） ch3_1_2：两幅图像相加（§3.1.2） ch3_1_3：图像与常数相加（§3.1.2） ch3_1_4：两幅图像相减（§3.1.3） ch3_1_5：两幅图像相乘（§3.1.4） ch3_1_6：图像除以常数(两幅图像相除)（§3.1.5） ch3_2_1：图像缩放（§3.2.2） ch3_2_2：图像旋转（§3.2.3） ch3_2_3：图像剪切（§3.2.4） ch3_2_4：生成和应用仿射变换（§3.2.5） ch3_2_5：findbounds函数的应用（§3.2.5） ch3_2_6：makeresampler函数的应用（§3.2.5） ch3_2_7：投影变换（§3.2.5） ch3_3_1：计算图像的局部标准差（§3.3.1） ch3_3_2：计算输入图像的3×3邻域像素值的最大值（§3.3.2） ch3_4_1：根据指定的坐标选择一个六边形区域（§3.4.1） ch3_4_2：按灰度分割图像中的目标（§3.4.1） ch3_4_3：函数poly2mask的调用格式（§3.4.1） ch3_4_4：对指定区域进行锐化滤波（§3.4.2） ch3_4_5：填充指定的区域（§3.4.3） ch4_1_1：矩形连续函数的傅立叶变换（§4.1.1） ch4_1_2：构建一个矩形函数（§4.1.2） ch4_1_3：对f进行二维快速傅立叶变换（§4.1.2） ch4_1_4：对f进行补零（区域大小为256×256），而后进行二维快速傅立叶变换（§4.1.2） ch4_1_5：使变换结果的零频率分量位于中心，调用函数fftshift（§4.1.2） ch4_1_6：利用函数ifft2对乘积进行傅立叶反变换（§4.1.3） ch4_1_7：得到在图像text.png中对应字母“a”的定位结果（§4.1.3） ch4_2_1：对一幅图像进行离散余弦变换（§4.2.1） ch4_2_2：JPEG图像压缩（§4.2.2） ch4_3_1：正方形图像在0°和45°方向上的Radon变换（§4.3.1） ch4_3_2：计算方形图像从0°到180°每隔1°计算一次Radon变换的命令（§4.3.1） ch4_3_3：直线检测（§4.3.1） ch4_3_4：利用radon函数和iradon函数构造一个简单图像的投影并重建图像（§4.3.2） ch4_4_1：映射和重建图像（§4.4.1） ch5_1_1：图像灰度线性变换（§5.1.1） ch5_1_2：图像灰度分段线性变换（§ 5.1.1） ch5_1_3：采用对数形式的变换函数进行动态范围压缩（§5.1.1） ch5_1_4：图像直方图的均衡化（§5.1.2） ch5_1_5：直方图规定化（§5.1.2） ch5_2_1：邻域平均的线性平滑滤波法实现降噪（§5.2.2） ch5_2_2： winner滤波法实现降噪（§5.2.2） ch5_2_3：中值滤波实现降噪（§5.2.2） ch5_2_4：线性锐化滤波（§5.2.3） ch5_2_5：非线性锐滤波（§5.2.3） ch5_3_1： Buterworth低通滤波器（§5.3.1） ch5_3_2： Buterworth高通滤波器（§5.3.2） ch5_4_1：灰度分层法彩色图像的实现（§5.4.2） ch5_4_2：空间域灰度级－彩色变换的方法，进行图像增强（§5.4.2） ch5_4_3：均值滤波器对真彩图像的每一个颜色平面进行滤波（§5.4.3） ch5_5_1：噪声图像的生成（§5.5.4） ch5_5_2：目标图像的生成（§5.5.4） ch6：哈夫曼编码（§6.1.4） ch7_1_1：最大方差法计算灰度分割门限（§7.1.2） ch7_1_2：各种边缘检测算子（§7.2.2） ch7_2_1.： hough 变换实现直线检测（§7.2.3） ch7_2_2.：相位编组（§7.2.3） ch8_3_1：得到模糊图像（§8.3.2） ch8_3_2：原始图像中添加噪声（§8.3.2） ch8_4_1：生成模糊化实验图像（§8.4.1） ch8_4_2：维纳滤波复原（§8.4.2） ch8_4_3：约束最小二乘滤波复原（§8.4.3） ch8_4_4：Lucy-Richardson滤波复原（§8.4.4） ch8_4_5：盲卷积滤波复原（§8.4.5） ch9_2_1：调用函数bwmorph实现骨架化操作（§9.2.4） ch9_2_2：利用函数bwperim实现提取边界操作（§9.2.4） ch9_2_3：利用函数bwmorph实现提取边界操作和骨架化操作（§9.2.4） ch9_2_4：利用函数imbothat处理图像（§9.2.4） ch9_2_5：利用函数imclose执行图像闭运算（§9.2.4） ch9_2_6：利用函数imopen执行图像开运算度（§9.2.4） ch9_2_7：利用函数imtophat增强图像对比度（§9.2.4） ch9_3_1：生成了包含两个主要的局部极小值区域和几个其它局部极小值区域（§9.3.4） ch9_4_1：距离变换（§9.4） ch9_5_1：调用函数label2rgb将每个对象显示为不同的颜色（§9.5.1） ch9_5_2：提取文本图像中的某些字符对象（§9.5.2） ch9_5_3：利用函数bwarea计算对图像执行膨胀操作后面积增长的百分比（§9.5.3） ch9_5_4：利用函数bweuler进行欧拉数计算（§9.5.4） ch9_6_1：调用函数makelut和applylut实现查表操作（§9.6） ch10_1_1：利用函数imfilter实现图像滤波（§10.1.3） ch10_2_1：利用频率变换法生成一个2-D滤波器（§10.2.2） ch10_2_2：利用频率采样法生成一个2-D滤波器（§10.2.3） ch10_2_3：利用窗口法生成一个2-D滤波器（§10.2.4） ch10_2_4：设计一个截止频率为0.5的理想低通滤波器（§10.2.5）

为对一幅图像中目标区域提取颜色，我做了如下处理，读图像，对目标区域进行裁剪，对目标区域进行RGB提取，对多个目标区域进行RGB均值绘制，寻找规律，以便可以更好的做目标提取。 function [ obj_rgbmean ] = getcolors( Image, n) %UNTITLED3 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 %Image 待检测图像 %n 截取图片的次数 %obj_rgbmean目标图像rjb均值矩阵 obj_rgbmean=[];%用来存放目标图像rjb均值矩阵 ..

基于Matlab的图像RGB色彩均值计算代码如下： %% 读取图像 clc,clear,close all; pic = imread('vege2.jpg'); figure; subplot(2,2,1),imshow(pic),title('原图'); %显示原图 [rows, cols, colors] = size(pic); pic_gray = zeros(rows, cols); pic_gray = uint8(pic_gray); for i = 1:rows for j =

1. 基于区域生长算法的图像分割原理数字图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。前一种性质的应用途径是基于图像灰度的不连续变化分割图像，比如图像的边缘。第二种性质的主要应用途径是依据实现指定的准则将图像分割为相似的区域。区域生长算法就是基于图像的第二种性质，即图像灰度值的相似性。 1.1 基本公式令R表示整幅图像区域，那么分割可以看成将区域R划分为n个子区域R1

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