hsv2rgb
HSV の色を RGB に変換
説明
例
HSV 行列をカラーマップに変換
5 階調の青を指定する 3 列の HSV 行列を作成します。この場合、色相と明度は一定で、彩度は 1.0
~ 0.0
の範囲で変化します。
hsv = [.6 1 1; .6 .7 1; .6 .5 1; .6 .3 1; .6 0 1];
hsv2rgb
を呼び出して HSV 行列をカラーマップに変換します。次に、そのカラーマップを表面プロットで使用します。
rgb = hsv2rgb(hsv); surf(peaks); colormap(rgb); colorbar
3 次元 HSV 配列をトゥルーカラー イメージに変換
4 階調の青を指定する 2×2×3 の HSV 配列を作成します。
hsv(:,:,1) = ones(2,2)*.6; hsv(:,:,2) = [1 .7; .3 0]; hsv(:,:,3) = ones(2,2);
hsv2rgb
を使用して、その HSV 配列をトゥルーカラー イメージに変換します。次に、イメージを表示します。
rgb = hsv2rgb(hsv); image(rgb);
入力引数
HSV
— HSV イメージ
m×n×3 の数値配列
HSV イメージ。[0, 1] の範囲の値をもつ m×n×3 の数値配列として指定します。HSV
の 3 番目の次元はそれぞれ、表で説明されているとおり、各ピクセルの色相、彩度、および値を定義します。
属性 | 説明 |
---|---|
色相 | カラー ホイール上の色の位置に対応する、0 から 1 までの範囲の値。色相が 0 から 1 まで増加すると、色が赤からオレンジ、黄、緑、シアン、青、マゼンタの順に推移し、最後に赤に戻ります。 |
彩度 | 色相の量または中間からの逸脱。0 は中間の色調を表し、1 は最大彩度を表します。 |
値 | 特定の色の赤、緑、青成分の中での最大値。 |
データ型: double
| single
| logical
hsvmap
— HSV カラーマップ
c 行 3 列の数値行列
HSV カラーマップ。値の範囲が [0, 1] の c 行 3 列の数値行列として指定します。hsvmap
の各行は、カラーマップの各色の色相、彩度、および値の成分を指定する HSV 3 成分です。
データ型: double
出力引数
RGB
— RGB イメージ
m×n×3 の数値配列
RGB イメージ。値の範囲が [0, 1] の m×n×3 の数値配列として返されます。RGB
の 3 番目の次元はそれぞれ、各ピクセルの赤、緑、および青の強度を定義します。このイメージは HSV イメージ HSV
と同じデータ型をもちます。
データ型: double
| single
rgbmap
— RGB カラーマップ
c 行 3 列の数値行列
RGB カラーマップ。値の範囲が [0, 1] の c 行 3 列の数値行列として返されます。rgbmap
の各行は 3 要素の RGB 3 成分です。これらはカラーマップの単一の色を構成する赤、緑、青の成分を指定します。カラーマップのデータ型は HSV カラーマップ hsvmap
と同じです。
データ型: double
| single
参照
[1] Smith, A. R. “Color Gamut Transform Pairs”. SIGGRAPH 78 Conference Proceedings. 1978, pp. 12–19.
拡張機能
C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。
GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。
スレッドベースの環境
MATLAB® の backgroundPool
を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ の ThreadPool
を使用してコードを高速化します。
この関数はスレッドベースの環境を完全にサポートしています。詳細については、スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行を参照してください。
GPU 配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。
関数 hsv2rgb
は GPU 配列を完全にサポートしています。この関数を GPU で実行するには、入力データを gpuArray
(Parallel Computing Toolbox) として指定します。詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
分散配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用して、クラスターの結合メモリ上で大きなアレイを分割します。
この関数は分散配列を完全にサポートしています。詳細については、分散配列を使用した MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
バージョン履歴
R2006a より前に導入
MATLAB コマンド
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コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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