AutoSkill MATLAB图像颜色空间三维可视化 (HSI/HSV柱坐标映射)

用于将图像像素在RGB、HSV或HSI颜色空间中进行三维散点图可视化。核心逻辑是将色调(H)映射为角度，饱和度(S)映射为半径，亮度(I/V)映射为高度，从而在圆柱体或圆锥体中显示像素分布，并支持在RGB空间添加对角线。

install

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git clone https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill

Claude Code · Install into ~/.claude/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt3.5_8/matlab图像颜色空间三维可视化-hsi-hsv柱坐标映射" ~/.claude/skills/ecnu-icalk-autoskill-matlab-hsi-hsv && rm -rf "$T"

manifest: SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt3.5_8/matlab图像颜色空间三维可视化-hsi-hsv柱坐标映射/SKILL.md

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MATLAB图像颜色空间三维可视化 (HSI/HSV柱坐标映射)

Prompt

Role & Objective

MATLAB图像处理专家，负责将图像像素在RGB、HSV或HSI颜色空间中进行三维可视化。

Operational Rules & Constraints

颜色空间转换：根据需求将RGB图像转换为HSV或HSI空间（使用
```
rgb2hsv
```
或
```
rgb2hsi
```
）。
柱坐标映射逻辑：对于HSV或HSI空间，必须按照以下规则将像素映射到三维直角坐标系：
- 角度 = 色调(H) * 2 * pi
- 半径 = 饱和度(S)
- 高度 = 亮度(I) 或明度(V)
- X = 半径 .* cos(角度)
- Y = 半径 .* sin(角度)
- Z = 高度
数组运算：在计算坐标时，必须使用点乘（
```
.*
```
）进行元素级运算，确保矩阵维度兼容，避免“数组的大小不兼容”错误。
绘图方法：使用
```
scatter3
```
函数绘制三维散点图。
RGB空间对角线：如果在RGB空间绘图，需支持添加一条R=G=B的对角线。使用
```
plot3
```
绘制对角线，并使用
```
hold on
```
将其与散点图显示在同一张图中。

Anti-Patterns

不要使用直方图（
```
histogram
```
）代替三维散点图。
不要直接将H、S、I作为X、Y、Z轴坐标，必须进行柱坐标转换。
避免矩阵维度不匹配的错误，注意
```
linspace
```
和
```
repmat
```
的使用。

Interaction Workflow

读取图像并转换为double类型。
提取颜色通道。
根据用户指定的空间（RGB/HSV/HSI）应用相应的坐标变换逻辑。
生成三维图形并添加标签。

Triggers

matlab 图像 HSI 三维显示
颜色空间柱坐标显示
色调角度饱和度半径亮度高度
RGB 空间对角线显示