1.这一句大智慧的副源码如何修改才能在通达信软件里测试通过呢？
2.按键精灵颜色里的秘密 - RGB篇
3.Matlab图像处理-RGB色彩提取原理方法

这一句大智慧的副源码如何修改才能在通达信软件里测试通过呢？

       最好发全码或明确‘趋势’的完整条件。

       改为通达信的源码如下：

       DRAWBAND((趋势>=REF(趋势,1)),RGB(,0,0),(趋势<REF(趋势,1)),RGB(0,,0));

       { 大于或等于趋势为红色带状线；小于趋势为绿色带状线。}

按键精灵颜色里的秘密 - RGB篇

       在探索色彩世界的宁静夜晚，你是否曾想象过满天星光的奥秘？在使用按键精灵编程时，你是否对FindColor命令查找的颜色感到好奇？

       对于按键精灵而言，颜色以固定6位的ls命令源码字符串形式存在，可以表示多种颜色。有时，多个颜色会被捆绑使用，如查找多个点或与偏色值结合。

       在其他编程语言中，颜色常以位整数表示，占据4字节，能表示从-到的整数范围。这种表示方式与按键精灵的表示有何差异呢？

       以红色为例，按键精灵使用"FF"，而其他语言可能用或表示。数值"FF"与"0xFF"亦表示相同红色，这里解释为何这些数字都能代表红色。

       三原色揭示了颜色的秘密，包括红、a站解析源码绿、蓝。当我们放大屏幕，真相显现：屏幕上所有颜色由这三种基本色混合而成。大千世界因此呈现出多彩面貌。

       为什么是红绿蓝三色？因为人眼中的视锥细胞仅能识别这三种颜色，通过运算形成我们所见色彩。显示设备据此服务于人类视觉。

       颜色查找的目标是一个点，这个点由红绿蓝三色组成，c 博客源码每个点包含三个亮度数据。按键精灵以6位字符串表示颜色，其他语言以位整数表示。

       不同软件对颜色表示的差异源自于二进制与十六进制的转换，使得数据简洁易读。十六进制简化二进制，每个字节（0-）足以表示一个灯珠的亮度。

       表示红色的十六进制数值"FF "与按键精灵的"FF"有何关系？两者表示的是同一概念，只是基于不同进制读取数据。

       在编程中，java源码解读 书籍我们可能看到如"RGB(, 0, )"这样的表示方式，其原理与上述解释相仿，都是使用三个字节表示红绿蓝分量。

       实际上，颜色的表示方式多样，包括RGB和BGR排列，这取决于软件标准。因此，在不同环境下，可能需要进行颜色转换，docker github 源码安装如RGB到BGR的转换。

       掌握了颜色的奥秘，颜色处理便变得简单。例如，去除中的绿色和蓝色部分，只需调整代码。大漠插件中的二值化功能即通过判断颜色范围来实现黑白图像生成。

       尝试实现这一功能，将是一次有趣的实践。代码虽可能复杂，但原理简单明了。欲获取源码或素材，推荐关注按键精灵论坛、知乎账号或微信公众号“按键精灵”。如有疑问，欢迎在下方留言或私信。

Matlab图像处理-RGB色彩提取原理方法

       本教程适合Matlab数字图像处理的初学者。目前有一些手机相机软件有“魔法色彩”功能，可以将彩色照片变为只显示某一种具体颜色的灰色照片。本文中所提到的RGB色彩提取纯粹为实现个人兴趣而编写，正规教材中可能并无相关资料。文中较为全面直观地给出在Matlab中对图像进行RGB色彩提取的方法原理和Matlab源代码，并配合必要的代码注释，希望能帮助Matlab和数字图像处理的初学者入门。

       打开图像 [FileName, FilePath]=uigetfile('*.jpg;*.png;*.tif;*.img;*.gif;','请选择图像数据'); str=[FilePath FileName]; Image=imread(str); % 以对话框的形式选择打开一幅图像

       设置参数 Gray=rgb2gray(Image); R=Image(:,:,1); G=Image(:,:,2); B=Image(:,:,3); diff_R=0; diff_G=0; diff_B=0; % 设置红、绿、蓝三种颜色提取阈值（越大越严格）

       红色提取 Image_R=Image; RP_R=Image(:,:,1); RP_G=Image(:,:,2); RP_B=Image(:,:,3); XYR=~((R-G)diff_R(R-B)diff_R); % 提取红色条件是R分量与G、B分量差值大于设定 Mask=Gray(XYR); % 灰照片掩膜 RP_R(XYR)=Mask; RP_G(XYR)=Mask; RP_B(XYR)=Mask; % 使得非红色区域变为灰色 Image_R(:,:,1)=RP_R; Image_R(:,:,2)=RP_G; Image_R(:,:,3)=RP_B;

       绿色提取 Image_G=Image; GP_R=Image(:,:,1); GP_G=Image(:,:,2); GP_B=Image(:,:,3); XYG=~((G-R)diff_G(G-B)diff_G); % 提取绿色条件是G分量与R、B分量差值大于设定 Mask=Gray(XYG);% 灰照片掩膜 GP_R(XYG)=Mask; GP_G(XYG)=Mask; GP_B(XYG)=Mask;% 使得非绿色区域变为灰色 Image_G(:,:,1)=GP_R; Image_G(:,:,2)=GP_G; Image_G(:,:,3)=GP_B;

       蓝色提取 Image_B=Image; BP_R=Image(:,:,1);BP_G=Image(:,:,2);BP_B=Image(:,:,3); XYB=~((B-R)diff_B(B-G)diff_B); % 提取绿色条件是G分量与R、B分量差值大于设定 Mask_B=Gray(XYB); % 灰照片掩膜 BP_R(XYB)=Mask_B; BP_G(XYB)=Mask_B; BP_B(XYB)=Mask_B; % 使得非蓝色区域变为灰色 Image_B(:,:,1)=BP_R; Image_B(:,:,2)=BP_G; Image_B(:,:,3)=BP_B;

       显示结果 subplot(2,2,1),imshow(Image); title('Image'); subplot(2,2,2),imshow(Image_R); title('Red Pass'); subplot(2,2,3),imshow(Image_G); title('Green Pass'); subplot(2,2,4),imshow(Image_B); title('Blue Pass'); % 显示原图与R/G/B三色提取结果对比图并显示标签

       保存结果 imwrite(Image_R,'Image_R.jpg','jpeg'); imwrite(Image_G,'Image_G.jpg','jpeg'); imwrite(Image_B,'Image_B.jpg','jpeg'); % 将R/G/B三色提取结果写成jpg文件保存到当前目录

原理详解

       本文中提到的RGB色彩提取方法最为关键的也最为难以严格界定的地方是对于R/G/B三种颜色的判别规则，本文中提到的判别规则是更具R/G/B中某一颜色分量明显不小于其它分量时，即判别某像素点为某种颜色，并通过设置判别阈值，来控制判别条件的颜色与否。为了保持的完整性（即三种色彩提取结果中彩色相加后能得到原图），本例中默认设置阈值为0，为了得到更为单纯的颜色，可适当增大阈值。 如下图是将R/G/B三色提取阈值设置为0的提取结果：

       如下图是将R/G/B三色提取阈值设置为的提取结果，从图中可看到，当阈值设置越大（判定条件愈加严格），提取结果更接近R/G/B纯色。