下面我们以对一幅彩色图像背景分割和目标物的面积和周长计算为例，我们可以先在大语言模型下（如文心一言和豆包等）输入“请对彩色图像的花朵进行背景分割并进行面积和周长计算，并在红花的质心上标注面积大小”。text(centroid(1), centroid(2), sprintf('面积: %d', area), ...subplot(1,3,3),imshow(red_flower),title('提

下面我们以对一幅彩色图像背景分割和目标物的面积和周长计算为例，我们可以先在大语言模型下（如文心一言和豆包等）输入“请对彩色图像的花朵进行背景分割并进行面积和周长计算，并在红花的质心上标注面积大小”。text(centroid(1), centroid(2), sprintf('面积: %d', area), ...subplot(1,3,3),imshow(red_flower),title('提

subplot(3,2,4),imhist(I2),title('imadjust图像增强后的灰度直方图');subplot(3,2,6),imhist(I3),title('histeq图像增强后的灰度直方图');subplot(3,2,2),imhist(I),title('原始图像灰度直方图');subplot(3,2,3),imshow(I2),title('增强图像1');subplot

许多 AI 算法（如机器学习中的线性回归、决策树、神经网络）本质上依赖统计方法：通过分析数据的统计规律训练模型，实现智能行为（如预测用户偏好、识别图像）。生物智能是 AI 的灵感来源和模拟对象。而统计智能也可用于解析生物智能的机制（如通过统计模型分析大脑神经信号的规律，揭示记忆形成的原理）。它是生物体为了生存、繁衍和适应复杂多变的环境而发展出来的能力，体现在学习、记忆、推理、解决问题、社交、情感、

首先读入一幅杂草RGB图像，通过MATLAB内置函数rgb2lab将其转换为Lab图像，然后提取a分量图像，通过对a分量图像二值化和数学形态学运算进行背景分割。它是一种设备无关的颜色模型，也是一种基于生理特征的颜色模型。Lab颜色模型由三个要素组成，一个要素是亮度（L），a 和b是两个。（低亮度值）到灰色（中亮度值）再到亮粉红色（高亮度值）；b是从亮蓝色（低亮度值）到灰色（中亮度值）再到黄色（高亮

和绿（0，1，0）混合可以合成黄色（1，1，0）；绿（0，1，0）和蓝（0，0，1）混和可以得到青色（0，1，1）；红（1，0，0）混合绿（0，1，0）可以得到深红色。当R、G和B三分量值都相等时，就显示为灰度，其中黑色（0，0，0），白色（1，1，1）。生成一幅128*128的RGB图像，该图像左上角为白色，左下角为蓝色，右上角为绿色，右下角为黄色。figure,imshow(rgb),titl

本案例使用超绿算法可对自然场景下田间杂草彩色图像进行背景分割。

双三次插值（），又叫双立方插值。在这个分支中，是空间中最常用的方法。在这种方法中，f在点 (x0y0) 的值不仅考虑其直接邻接点对其的影响，该方法通过矩形网格中最近的十六个采样点的得到，在这里需要使用两个多项式插值三次函数，每个方向使用一个。双三次插值是一种更加复杂的插值方式，它能创造出比更平滑的图像边缘。双三次插值方法通常运用在一部分和数码相机中，对原图像或原图像的某些区域进行放大。

对彩色图像进行分割的一种常用方法，是先把彩色图像转灰度图像，然后再选择合适的阈值进行二值分割。首先读入一幅彩色图像fruit.jpg，然后对其各通道的灰度直方图进行分析，并使用imtool进行分析，利用surf绘制R-B的三维灰度图（水果的灰度值明显在背景上方，为阈值分割提供便利），通过imhist发现R-B后的图像具有较好的双峰特性。本次彩色图像分割，充分利用MATLAB中的surf、imtoo

subplot(1,3,3),surf(double(I(1:1:end,1:1:end))),zlim([0 255]),title('灰度图像的三维表面灰度图');figure,surf(double(I(1:1:end,1:1:end))),zlim([0 255]),title('灰度图像的三维表面灰度图');subplot(1,3,1),imshow(I),title('灰度图像');s