用matlab实现RGB、HSI、YCbCr之间的转换以及人脸检测，适合初学者，经测试能用，有同matlab自带函数的对比效果图，并且附带测试图片，有详细代码。

快速实现hsi与rgb之间的转换。提供了RGB与HSI颜色空间之间的相互转变函数。已在matlab7.0中测试成功。不敢独享，贴出来供大家参考。 function rgb=hsi2rgb(hsi)

OpenCV下图像RGB转HSI代码，代码运行成功，可以用于开发者使用。

matlab中knn代码 HSIC_RPNet An improved RPNet for HSI classification 软件环境 本代码通过MATLAB R2018a软件编写。 使用前，必须先安装一个MATLAB降维算法工具包 文件夹介绍 存储所有的数据集文件 存储程序生成的所有的图片以及论文中的相关实验数据作的折线图(为方便latex作图，以pdf文件保存) 存储libsvm函数包以及一些子函数实现 代码用途 绘制数据集的地面真值图 Indian_pines数据集的KNN分类 Indian_pines数据集的SVM分类 KSC数据集的SVM分类 Salinas数据集的SVM分类 paviaU数据集的KNN分类 paviaU数据集的SVM分类 记录了所有的实验数据以及相关的原始折线图 代码中的参数设置 此文件可绘制paviaU，Indian Pines，KSC，Salinas四种数据集的地面真值图，可直接运行，不用修改参数。 以RPNet开头的matlab脚本文件 在实验时都需要在开头修改参数，具体为： repeat 实验的重复次数，注意太小则实验结果不具备普遍性，太大则运行

hsi图像分割matlab代码稀疏高光谱分解的快速多尺度空间正则化 这是作者对[1]的实现。 该代码在MATLAB中实现，包括： demo1_MUA.m-比较算法的演示脚本（DC1） demo2_MUA.m-比较算法的演示脚本（DC2） demo3_MUA.m-比较算法的演示脚本（DC3） demo4_supp_MUA.m-补充材料的演示脚本 demo5_supp_MUA.m-补充材料的演示脚本 demo6_supp_MUA.m-补充材料的演示脚本 sort_library_by_angle.m-对光谱库中的特征进行排序 prune_library.m-从库中删除相关的签名 ighter_subplot.m-更有效的子图 soft.m-软阈值运算符功能 sunsal.m-SUnSAL算法 sunsal_tv.m-SUnSAL-TV算法 sunsal_tv_lw_sp.m-S2WSU算法 sunsal_spreg.m-在精细的空间尺度上稀疏分解 ./real_data/-补充实验中使用的真实图像和光谱库 ./vlfeat-0.9/-VLFeat工具箱（用于SLIC超像素算法） ./HSI

hsi图像分割matlab代码使用马尔可夫随机场和卷积神经网络的高光谱图像分类 CNN-HSI-MRF 这是卷积神经网络（CNN）的TensorFlow实现，用于基于代码（）的高光谱图像分割任务，如本文所述： 曹X，周F.许L.徐D.孟格，许Z.许和J.佩斯利， 此代码的另一个版本在[]中 要求 张量流0.12.1 如何使用代码 步骤1：运行python代码python cnn_train.py 第2步：运行Matlab代码Demo_Post_MRF.m 引用 该代码受MIT许可证保护。 如果您在代码中使用以下代码，请引用我们的论文： @article{cao2017hyperspectral, title={Hyperspectral image segmentation with Markov random fields and a convolutional neural network}, author={Cao, Xiangyong and Zhou, Feng and Xu, Lin and Meng, Deyu and Xu, Zongben and Paisley, J

举例：HSI空间I分量的直方图均衡化 计算机图形学 * *

HSI(色调、饱和度、亮度） 两个特点

图像从RGB空间转换到HSI空间，Matlab函数

网上下的。。RGB色彩模式使用RGB模型为图像中每一个像素的 RGB分量分配一个0~255范围内的强度值。例如：纯红色R值为255，G值为0，B值为0；灰色的R、G、B三个值相等（除了0和255）；白色的 R、G、B都为255；黑色的R、G、B都为0。RGB图像只使用三种颜色，就可以使它们按照不同的比例混合，在屏幕上重现16777216种颜色。