我收到了一张图片，其中的单词已正确分割并以不同的颜色表示。
图片如下：
有人告诉我，即使没有源文件，我也可以从该图像中选择特定的文字/颜色并将其保存以供进一步处理。这可以通过创建一个新图像 v 来完成，这样
v=r+g*256+b*256*256+1
其中 r、g 和 b 分别是红色、蓝色和绿色通道。
我尝试使用它，但它创建的只是一个白色的空白图像
img = imread('color_test.bmp');
r = img(:,:,1);
g = img(:,:,2);
b = img(:,:,3);
v=r+g*256+b*256*256+1;
我不明白上面的 v 图像如何允许我选择单个颜色？
【问题讨论】：
标签： image matlab image-processing image-segmentation
用于创建矢量v 的转换只是为所有可能的 RGB 颜色值创建唯一数值的一种方式。要了解其工作原理，请想象一个简化的 RGB 系统，其中每种颜色的值限制在 0 到 9 之间。此外，我们通过将 255 替换为 10 来简化您的转换：
v = r + g*10 + b*100
现在很容易看出每个值
(1) v 始终介于 0 和 999 之间
(2) 所有红色值都编码在一个
(3) 所有绿色值都以十位编码
(4) 并且所有蓝色值都以百位编码。
因此，不同的颜色总是会在v 中产生不同的值。
假设您的图像包含n 不同的颜色。那么您的矩阵v 将只包含n 唯一值（即，每种颜色一个），可以使用命令unique 来识别这些值
colorValues = unique(v);
如果您现在想要识别图像中与特定颜色相对应的所有区域，例如向量中的第一个值colorValues，您可以简单地使用
v == colorValues(1)
这将在包含指定颜色的所有单元格中为您提供。
如果你想根据颜色将你的图像分成几张图像，你可以使用
newImg = zeros(size(img));
newImg(repmat(v == colorValues(1), [1 1 3]) = 255;
现在newImg 应该只包含与colorValues(1) 中的颜色匹配的所有内容。
要查找不同的颜色，只需使用不同的索引，例如
newImg(repmat(v == colorValues(2), [1 1 3]) = 255
【讨论】：
v 的变换方程吗？这条简单的线条如何为每种颜色创造独特的价值？你也可以解释一下这一行：newImg(v == colorValues(1)) = colorValues(1);这里发生了什么？它确实通过给出不同的值来代替1 来生成所需的结果，但仅在 LHS 上。不管我给 RHS 什么样的价值，答案还是一样？ newImg(v == colorValues(1)) = 255; 产生与上述等式相同的结果。
newImg 的背景是黑色的，因为newImg = zeros(size(img)); 但unique 找到的单词是用红色写的。在我们的代码中，我们在哪里告诉它是红色的？假设我想让它变白？我可以这样做吗？谢谢
我可以从您的问题中收集到的是，您需要以某种方式存储有关单独颜色文本的“信息”。因此，下面的代码可能会解决它，为此我必须实际记下 6 种不同颜色文本中的每一种的颜色。生成的 4D 矩阵存储所有“信息”。请注意，当我们正在寻找完美匹配的颜色时，我们可以通过挤出存储冗余数据的第 3 个维度轻松地将其变为 3D。
代码
%// Read image
img = imread('color_test.bmp');
%%// Create a database of text colors
color1 = [236 3 104]; %%// text1
color2 = [57 228 2]; %%// text2
color3 = [147 190 131]; %%// text3
color4 = [5 107 106]; %%// text4
color5 = [254 223 188]; %%// text5
color6 = [19 98 13]; %%// text6
color = [color1;color2;color3;color4;color5;color6]; %%// all text colors in a Nx3 matrix
%%// Save all the individual colored images in a 4D matrix for later
img_all = false([size(img) size(color,1)]);
for k = 1:size(color,1)
img_all(:,:,:,k) = bsxfun(@eq,img,permute(color(k,:),[1 3 2]));
end
%%// Show the images as black and white
figure,
for k = 1:size(color,1)
subplot(size(color,1),1,k), imshow(uint8(255.*img_all(:,:,:,k)));
end
%%// Show the images in their original colors
figure,
for k = 1:size(color,1)
subplot(size(color,1),1,k), imshow(uint8(bsxfun(@times,img_all(:,:,:,k),permute(color(k,:),[1 3 2]))));
end
输出
让我们知道这是否适合您！
【讨论】：