基于MATLAB的户部巷智能颜色提取与分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一套针对户部巷区域的智能颜色提取工具，可快速识别图像中的建筑、招牌等主要区域，并高效分离关键颜色信息。系统优化了区域特征分析，适用于文化遗产数字化与视觉分析应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的户部巷特定区域智能颜色提取与分析系统

项目介绍

本项目旨在开发一种高效的颜色提取工具，能够对不同图像中的内容颜色进行快速识别和分离。系统专门针对武汉户部巷的文化街区图像进行优化，可自动识别图像中的典型区域（如传统建筑、商业招牌、自然景观等），并提取关键颜色信息。该系统支持批量处理多种格式的图像输入，其输出结果可广泛应用于旅游推广、文化分析和视觉设计参考等场景。

功能特性

• 智能区域识别：运用图像分割技术（区域生长/边缘检测），自动定位图像中的关键目标区域。
• 主色调提取：采用K-means聚类分析算法，精确提取指定区域或全图的前N种主要颜色。
• 多颜色空间支持：支持在RGB、HSV、Lab等多种颜色模型中进行转换与量化分析，以适应不同分析需求。
• 批量处理能力：可一次性处理多张图像，提升分析效率。
• 灵活输入选项：支持JPEG、PNG、BMP等常见图像格式，并可选择导入预定义的感兴趣区域（ROI）或设定提取颜色数量。
• 多样化结果输出：

* 生成详细颜色提取报告（包含主色调的RGB、HEX值及所占比例）。 * 提供可视化结果图，在原图上高亮显示被提取颜色的区域。 * 绘制颜色分布直方图或饼状图，直观展示色彩构成。 * 导出颜色数据表格（CSV或MAT格式），便于进一步分析。

使用方法

1. 准备数据：将待分析的户部巷图像文件（如街景、建筑立面照片）放置在指定文件夹内。
2. 配置参数：运行主程序前，可在脚本中设置关键参数，如图像输入路径、输出目录、欲提取的主颜色数量等。若需分析特定区域，可准备相应的ROI坐标文件。
3. 运行主程序：在MATLAB环境中执行主程序文件，系统将自动开始处理图像。
4. 获取结果：处理完成后，系统将在输出目录生成颜色报告、可视化图像、图表以及数据文件。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox。
• 硬件建议：确保有足够的内存（RAM）以处理高分辨率图像。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程。它负责协调图像的读取与预处理，调用算法实现特定区域或全图的自动分割，执行基于聚类的颜色量化分析以提取主要色彩，并将分析结果以报告、可视化图像和数据文件等多种形式进行输出。整个处理过程，包括批量作业，均由该文件主导完成。