该软件包可在 sRGB、Y'PbPr、Y'CbCr、JPEG-Y'CbCr、Y'UV、Y'IQ、Y'DbDr、HSV、HSL、HSI、CIE XYZ、CIE L*a*b*（ CIELAB)、CIE L*u*v* (CIELUV) 和 CIE L*ch (CIELCH) 和 CIE CAT02 LMS。 它既可以用作 C/C++ 程序的一部分，也可以编译为 MATLAB MEX 函数。
为了在 Matlab 中使用，颜色空间通过输入编译为 MEX 函数
mex colorspace.c
在 Matlab 命令控制台上。 作为 MEX 的替代方案，还包括纯 M 代码版本 colorspace.m。
为了在 C 程序中使用，包含一个示例命令行程序 colorcalc。
B = colorspace(S,A) 转换图像 A 的颜色表示，其中 S 是指定转换的字符串。 S 告诉源和目标颜色
2022-03-18 16:49:35
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python matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色 colorbar（draw colorbar without any mapple/plot）
自定义colorbar可以画出任何自己想要的colorbar，自由自在、不受约束，不依赖于任何已有的图(plot/mappable)。这里使用的是mpl.colorbar.ColorbarBase类，而colorbar类必须依赖于已有的图。
参数可以参考下面的描述->matplotlib：
class matplotlib.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=None, norm=None, alp
2022-03-17 20:50:04
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颜色-检查器检测
一个实现各种颜色检查器检测算法和相关实用程序的软件包。
它是开源的，并根据条款免费提供。
目录
5参考书目
6行为准则
7联系与社交
8关于
1特点
实现了以下颜色检查器检测算法：
分割
2安装
由于它们的大小，在Pypi包中未提供运行各种示例和单元测试所需的资源依赖关系。 克隆存储库时，它们可以作为Git子模块单独使用。
2.1主要依赖
颜色-Checker Detection需要各种依赖性才能运行：
python> = 3.5
色彩科学
opencv-python> = 4
2.2 Pypi
满足依赖关系后，可以通过在shell中发出以下命令，从Python软件包索引中安装Color-Checker Detection ：
pip install --user colour-checker-detection
总体开发依赖项的安装如下：
pi
2022-03-17 16:44:30
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下载压缩文件，将解压后的两个文件夹复制到你的eclipse目录下。例如（D:\adt-bundle-windows-x86-20131030\eclipse）。重启你的eclipse.点击工具栏上的Windows-->Preference-->General-->Appearence-->Color Theme,选择你喜欢的颜色背景就行了。
2022-03-17 09:56:58
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本文实例讲述了JS实现在页面随时自定义背景颜色的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：
代码如下:<HTML>
<HEAD>
<TITLE>JS实现在页面随时自定义背景颜色</TITLE>
[removed]
<!– Begin
//以下代码将输入框及其所在的层写进窗口。
[removed]ln(‘<div align=”center” id=bgcolortestdiv style=”BACKGROUND-COLOR: gray;POSITION: absolute;width: 200; height: 70; top=100;
2022-03-16 19:53:00
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从图像中提取皮肤并发现主要颜色
存储库包含该文章的代码，该文章位于“ ”中，用于“皮肤分段和主色调/颜色提取”文章。
该项目使用OpenCV进行皮肤分割，并使用SciKit-Learn进行主色提取。 阅读该分类的文章和笔记本文件以了解该过程。
入门
如果您已经安装了NumPy，SciKit-Learn，Matplotlib，OpenCV和imutils，则可以克隆该项目并运行python文件或笔记本并在本地运行它。
2022-03-16 17:12:02
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橙果识别的图像分割
为了识别橙色水果，使用了边缘检测和颜色检测方法。 对于这种方法，我使用了图像分割。 输入图像是在不同照明条件下捕获的桔子的图像，并使用图像分割来检测图像的颜色。 用Python完成的实现。 在该系统中，用户将输入橙色图像。 模型会将图像从RGB转换为灰度图像以进行进一步处理。
2022-03-16 12:17:33
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