Matlab图像处理工具箱.ppt

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1、第2章 Matlab图像处理工具箱2.1 Matlab简介 Matlab是Matrix Laboratory的缩写，是当今很流行的科学计算软件。信息技术、计算机技术发展到今天，科学计算在各个领域得到了广泛的应用，在诸如控制论、时间序列分析、系统仿真、图像信号处理等方面产生了大量的矩阵及其他计算问题，Matlab软件适时推出，为人们提供了一个方便的数值计算平台。Matlab软件主要由主包、Simulink和工具箱3部分组成。1.Matlab主包（1）Matlab语言 Matlab语言是一种基于矩阵/数组的高级语言，它具有流程控制语句、函数、数据结构、输入输出，以及面向对象的程序设计特性。（2）M

2、atlab工作环境 Maltlab工作环境集成了许多工具和程序，用户用工作环境中提供的功能完成他们的工作。（3）句柄图形 句柄图形是Matlab的图形系统，它包括一些高级命令，用于实现二维和三维数据可视化、图像处理、动画等功能；还有一些低级命令，用来定制图形的显示，以及建立Matlab应用程序的图形用户界面。Matlab主包（4）Matlab数学函数库 Matlab数学函数库是数学运算的一个巨大集合，该函数库既包含了各类简单函数，也包含了矩阵转置、特征值、贝塞尔函数、快速傅里叶变换等复杂函数。（5）Matlab应用程序接口(API)Matlab应用程序接口是一个Matlab语言向C和Fortr

3、an等其他高级语言进行交互的库，包括读写Matlab数据文件(MAT文件)。2.Simulink Simulink是用于动态系统仿真的交互式系统。Simulink允许用户在屏幕上绘制框图模拟一个系统，并能够动态地控制该系统。Simulink采用鼠标驱动方式，能够处理线性、非线性、连续、离散、多变量以及多级系统。此外，Simulink还为用户提供了Simulink Extensions（扩展）和Blocksets 3（模块集）2个附加项。3.Matlab工具箱 Matlab 工具箱是Matlab用来解决各个领域特定问题的函数库，它是开放式的，可以应用，也可以根据需要进行扩展。Matlab提供的工

4、具箱为用户提供了丰富而实用的资源，工具箱的内容非常广泛，涵盖了科学研究的很多门类。目前，已有涉及数学、控制、通信、信号处理、图像处理、经济、地理等多种学科的20多种Matlab工具箱投入应用。2.2 Matlab常用的基本命令1.常用矩阵的生成常用矩阵的生成（1）全0矩阵 A=zeros(n):生成nn的全0矩阵。A=zeros(m,n):生成mn的全0矩阵。A=zeros(a1,a2,a3,):生成a1a2a3的全0 矩阵。A=zeros(size(B):生成与矩阵B大小相同的全0矩阵。Matlab常用的基本命令（2）全1矩阵 A=ones(n):生成nn的全1矩阵。A=ones(m,n):

5、生成mn的全1矩阵。A=ones(m,n):生成mn的全1矩阵。A=ones(a1,a2,a3,):生成a1a2a3的全1矩阵。A=onse(size(B):生成与矩阵B大小相同的全1矩阵。Matlab常用的基本命令（3）单位矩阵 A=eye(n):生成nn的单位矩阵。A=eye(m,n):生成mn的单位矩阵。A=eye(m,n):生成mn的单位矩阵。A=eye(size(B):生成与矩阵B大小相同的单位矩阵。Matlab常用的基本命令（4）均匀分布的随机矩阵 A=rand(n):生成nn的随机矩阵。A=rand(m,n):生成mn的随机矩阵。A=rand(m,n):生成mn的全1矩阵。A=r

6、and(a1,a2,a3,):生成a1a2a3的随机矩阵。A=rand(size(B):生成与矩阵B大小相同的随机矩阵。Matlab常用的基本命令（5）正态分布的随机矩阵 A=randn(n):生成nn的随机矩阵。A=randn(m,n):生成mn的随机矩阵。A=randn(m,n):生成mn的全1矩阵。A=randn(a1,a2,a3,):生成a1a2a3的随机矩阵。A=randn(size(B):生成与矩阵B大小相同的随机矩阵。Matlab常用的基本命令2.简单矩阵的生成简单矩阵的生成 在Matlab中，可以采用多种不同的方式生成矩阵。（1）直接输入矩阵元素 对于较小的简单矩阵，从键盘上直

7、接输入矩阵是最常用的数值矩阵创建方法。需要遵循以下几个基本原则。矩阵每行的元素必须用空格或逗号分开；在矩阵中，采用分号或回车表明每行的结束；整个输入矩阵必须包含在方括号中。Matlab常用的基本命令（2）从外部数据文件调入矩阵元素 用Matlab生成的矩阵存储成二进制文件或包含数值数据的文本文件可以生成矩阵。文本文件中，数据必须排成一个数据表，数据之间用空格分隔，文件的每行包含矩阵的一行，并且每行的元素个数必须相等。（3）利用用户文件创建的M文件矩阵 用户可以使用M文件生成自己的矩阵。M文件是一种包含Matlab代码的文本文件，这种文件的扩展名为.m，所包含的内容就是把在Matlab的命令行上

8、输入的矩阵生成命令存入一个文件。Matlab常用的基本命令 3.向量的生成向量的生成 Matlab可以采用多种不同的方式生成向量。（1）利用冒号“：”生成向量 冒号“：”是Matlab中常用算子之一，不仅可以作数组下标，对数组元素进行引用、增加和删除，还可以用来生成向量。Matlab常用的基本命令 冒号“：”使用下列格式生成均匀等分向量：x=j:k 如果jk，则生成空向量x=；x=j:i:k 如果i0且jk或ik，则生成向量x=j,j+i,j+2i,k；如果i0且jk或i0且jk，则生成空向量x=；2.3 图像处理工具箱简介 Matlab是一种基于向量（数组）而不是标量的高级程序语言，因而Ma

9、tlab从本质上就提供了对图像的支持。从图像的数字化过程可以知道，数字图像实际上就是一组有序离散的数据，使用Matlab可以对这些离散数据形成的矩阵进行一次性的处理。1.图像采集与导出 图像采集工具箱提供了大量的函数用于采集图像和视频信号。该工具箱支持的硬件设备包括工业标准的PC图像采集卡和相应的设备。Matlab的Image Processing Toolbox支持多种图像数据格式，这些图像文件格式主要有JPEG、TIFF、HDF、HDF.EOS和DICOM。同时，Matlab中还可以导入/导出AVI格式的数据文件，支持其他工业标准的数据文件格式。2.图像分析与增强 Matlab的Image

10、 Processing Toolbox提供了大量的用于图像处理的函数，利用这些函数，可以分析图像数据，获取图像细节信息，并且设计相应的滤波算子，滤除图像数据所包含的噪声。图像处理工具箱还提供了Radon变换（来重构图像，而离散余弦变换（JPEG图像压缩核心算法）可以作为实现新的压缩算法的核心。在图像处理工具箱中还包含了众多数学形态学函数，这些函数可以用于处理灰度图像或者二值图像，可以快速实现边缘检测、图像去噪、骨架提取和粒度测定等算法。此外还包含一些专用的数学形态学函数，例如填充处理、峰值检测、分水岭分割等，且所有的数学形态学函数都可以处理多维图像数据。3.图像处理 图像处理工具箱提供了很多高

11、层次的图像处理函数，这些函数包括排列、变换和锐化等操作。同样，利用这些函数能够完成裁减图像和尺寸变换等操作。4.数据可视化 Matlab本身就是功能强大的数据可视化工具，可以通过各种形式显示分析数据，例如灰度直方图、等高线、蒙太奇混合、像素分析、图层变换及材质贴图等。利用可视化的图形，不仅能够评估图形图像的特性，还能够分析图像中的色彩分布情况。5.算法开发与发布 Matlab允许用户自己开发算法，并且将其封装起来，不断扩展到工具箱函数中。此外，也可以在支持Matlab的平台上共享用户所开发的算法，并将算法同已有的C代码结合在一起，完成算法的发布工作。除此之外，Matlab还可以将用户开发的GU

12、I、图像处理算法等应用程序发布为C或者C+源代码，进而编译生产COM组件或者Java接口，将Matlab开发的算法同其他开发工具结合起来。2.4 Matlab中的图像类型及类型转换 2.4.1 图像和图像数据图像和图像数据 Matlab中的数字图像是由一个或多个矩阵表示的。这意味着Matlab强大的矩阵运算功能完全可以应用于图像，那些适用于矩阵运算的语法对Matlab中的数字图像同样适用。2.4.1 图像和图像数据 在缺省的情况下，Matlab将图像中的数据存储为双精度类型（double），即64bit浮点数。这种存储方法的优点在于，使用中不需要数据类型的转换，因为几乎所有的Matlab及其工

13、具箱函数都可以使用double作为参数类型。然而对于图像存储来说，用64bit表示图像数据会导致巨大的存储量，所以Matlab还支持图像数据的另一种类型无符号整型（uint8），即图像矩阵中的每个数据占用1个字节。Matlab及工具箱中的大多数操作及函数（比如最基本的矩阵相加）都不支持uint8类型。uint8的优势仅在于节省存储空间，在涉及运算时将其转换成double型。2.4.2 图像处理工具箱所支持的图像类型 图像处理工具箱支持4种图像类型，它们是：真彩色图像（RGB images）索引色图像（index images）灰度图像（intensity images）二值图像（binary

14、images）此外，Matlab还支持由多帧图像组成的图像序列。1.真彩色图像 真彩色图像用 R、G、B 3个分量表示1个像素的颜色，所以对1个尺寸为mn的真彩色图像来说，其数据结构就是一个mn3的多维数组。如果要读取图像中(100，50)处的像素值，可以查看三元组(100,50,13).真彩色图像可用双精度存储，此时亮度值的范围是0,1。比较符合习惯的存储方法是用无符号整型存储，亮度值的范围为0,255。图2.2 真彩色图像的结构2.索引色图像 Matlab中的索引色图像包含2个结构，一个是调色板；另外一个是图像数据矩阵。调色板是一个有3列和若干行的色彩映像矩阵，矩阵的每行都代表一种色彩，通

15、过3个分别代表红、绿、蓝颜色强度的双精度数，形成一种特定的颜色。需要注意的是Matlab中的调色板的色彩强度是0,1中的浮点数，0代表最暗，1代表最亮。图2.3 索引色图像的结构3.灰度图像 存储灰度图像只需要一个数据矩阵，数据类型可以是double，值域为0,1，也可以是uint8，值域0,255。4.二值图像 与灰度图像相同，二值图像只需一个数据矩阵，每个像素只有2个灰度值。二值图像可以采用uint8或double类型存储，工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型。图2.5 是一幅二值图像的结构图2.5 二值图像的结构5.图像序列 图像处理工具箱支持将多帧图像连接成图像序列

16、。图像序列是一个四维的数组，图像帧的序号在图像的长、宽、颜色深度之后构成第四维。比如一个包含了5幅400300真彩色图像的序列，其大小为4003005。要将分散的图像合并成图像序列可以使用Matlab的cat函数，前提是各图像的尺寸必须相同，如果是索引色图像，调色板也必须是一样的。图像序列 比如要将A1、A2、A3、A4、A5五幅图像合并成一个图像序列A，Matlab语句为 A=cat(4，A1，A2，A3，A4，A5)也可以从图像序列中抽出1帧，比如语句 FRM3=MULTI(：、：、：、3)是将序列MULTI中的第3帧抽出来赋给矩阵FRM3。2.4.3 Matlab图像类型转换 工具箱中提

17、供了许多图像类型转换的函数，从这些函数的名称就可以看出它们的功能。1.dither函数函数 功能：图像抖动。格式：X=dither(I1，map)bw=dither(I2)2.gray2ind函数函数 功能：将灰度图像转换成索引图像。格式：X,map=gray2ind(I,n)Matlab图像类型转换3.grayslice函数函数 功能：通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像。格式：X=grayslice(I,n)X=grayslice(I,v)4.imb2bw函数函数 功能：将灰度图像、索引色图像和真彩色图像转化成二值图像。格式：BW=im2bw(I,level)BW=im2bw(X,map

18、,level)BW=im2bw(RGB,level)Matlab图像类型转换 5.ind2gray函数函数 功能：将索引图像转换成灰度图像。格式：I=Ind2gray(X,map)6.ind2rgb函数函数 功能：将索引色图像转换成真彩色图像。格式：RGB=ind2rgb(X,map)Matlab图像类型转换 7.mat2gray函数函数 功能：将一个数据矩阵转换成一幅灰度图像。格式：I=mat2gray(A,amin amax)I=mat2gray(A)8.rgb2gray函数函数 功能：将一幅真彩色图像转换成灰度图像。格式：I=rgb2gray(RGB)newmap=rgb2gray(ma

19、p)9.rgb2ind函数函数 功能：将真彩色图像转换成索引色图像。格式：RGB=rgb2ind(X,map)2.4.4 图像文件的读写和查询 Matlab为用户提供了特殊的函数，用于从图像格式的文件中读写图像数据。其中，读取图形文件格式的图像需要用imread函数，写入一个图形文件格式的图像需要调用imwrite函数；而获取图形文件格式的图像的信息需要调用imfinfoind2rgb函数，以Mat文件加载或保存矩阵数据用loadsave函数，显示加载到Matlab中的图像用imageimagesc。图像文件的读写和查询 1.图形图像文件的读取图形图像文件的读取 利用函数imread可以完成图

20、形图像文件的读取操作，其语法如下：A=imread(filename,fmt)X,map=imread(filename,fmt)=imread(filename)=imread(filename,idx)（只对TIF格式的文件）=imread(filename,ref)（只对HDF格式的文件）1.图形图像文件的读取 imread函数可以从任何Matlab 支持的图形文件中以特定的位宽读取图像。通常情况下，读取的大多数图像均为8bit。当这些图像加载到内存中时，Matlab就将其存储在类uint8中。此外，Matlab还支持16bit的PNG和TIF图像，所以，当读取这类文件时，Matlab就

21、将其存储在类uint16中。需要注意的是，对于索引图像来说，即使图像阵列的本身为类uint8或类uint16，imread函数仍然将颜色映像表读取并存储到一个双精度的浮点类型的阵列中。2.图形图像文件的写入（保存）利用imwrite函数可以完成图形图像文件的读取操作，其语法如下 imwrite(A,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(.,filename)imwrite(.,parameter,value)当利用imwrite函数保存图像时，Matlab 缺省的保存方式就是将其简化到uint8的数据格式。在Matlab中使用的许多图像

22、都是8bit，并且大多数的图像文件并不需要双精度的浮点数据。与读取图形图像文件类似，Matlab就将其存储在16bit的数据中。3.图形图像文件信息的查询 Matlab提供了imfinfo函数用于从图像文件中查询其信息。所获取的信息依文件类型的不同而不同。但是不管哪种类型的图像文件，至少包含下面的内容。文件名。(如果该文件不在当前路径下，还包含该文件的完整路径。)文件格式。文件格式的版本号。文件修改时间。文件的字节大小。图像的宽度（像素）。图像的长度（像素）。每个像素的位数。图像类型。即该图像是RGB(真彩)图像、灰度图像还是索引图像。2.4.5 图像文件的显示 在Matlab 7.0中，显示

23、一幅图像可以用image函数，这个函数将创建一个图形对象句柄，语法格式为：image(C)image(x,y,C)image(PropertyName,Property Value,image(PropertyName,Propety Value,)handle=image()其中，x,y分别表示图像显示位置的左上角坐标，C表示所需显示的图像。imagesc函数与image函数类似，但是它可以自动标度输入数据。图2.10示出了用image函数显示的一幅小丑图像,图像的左上角坐标为（10，10）。图像文件的显示load clownimage(10,10,Xcolormap(map)图像文件的显示

24、 Matlab 7.0图像处理工具箱提供了一个高级的图像显示函数imshow。其语法格式为 imshow(I,n)imshow(I,low high)imshow(BW)imshow(X,map)imshow(RGB)imshow(,display_option)imshow(x,y,A,)imshow filename h=imshow()图像文件的显示 第一和第二种调用格式用来显示灰度图像，其中n为灰度级数目，缺省值为256。low high为图像数据的值域。调用imshow函数显示图像,如图2.11所示。I=imread(rice.png)J=filter2(1 2;-1-2,I)%用模

25、板1 2;-1-2对图像滤波 imshow(I)figure,imshow(J,)图2.11 用imshow显示滤波前后的图像2.4.6 不同类型的图像显示方法 1.索引图像及其显示索引图像及其显示 索引图像包括一个数据矩阵X，一个颜色映像矩阵map。其中map是一个m3的数据矩阵，其每个元素的值均为0,U之间双精度浮点型数据。map矩阵的每一行分别表示红色、绿色和蓝色的颜色值。在Matlab 7.0中，索引图像是从像素值到颜色映像表值的“直接映射”。像素颜色内数据矩阵X作为索引值向矩阵map进行索引。例如，值1指向矩阵map中的第1行，2指向第2行，以此类推。1.索引图像及其显示 可以用下面

26、的代码显示一幅索引图像：image(X)colormap(map)颜色映像表通常和索引图像保存在一起。当用户调用函数imread时，Matlab 7.0自动同时加载颜色映像表与图像。使用imshow命令显示索引图像，则需要指定图像矩阵和调色板：imshow(X,map)索引图像及其显示 对于X的每个像素，imshow显示存储在map相应行中的颜色。图像矩阵中数值和调色板之间的关系依赖于图像矩阵的类型（double、uint8 或 uint16）。如果图像矩阵是双精度类型的，那么数值1将指向调色板的第1行，数值2指向第2行，以此类推。如果图像矩阵是uint8或uint16型，则会有一个偏移量；数

27、据0指向调色板的第一行，数值1指向第2行，以此类推。偏移量是由图像对象自动掌握的，不能使用句柄图形属性进行控制。索引图像及其显示 索引图像的每一个像素都直接映射为调色板的一个入口。如果调色板包含的颜色数目多于图像颜色数目，那么额外的颜色都将被忽略；如果调色板包含的颜色数目少于图像颜色数目，则超出调色板颜色范围的图像像素都将被设置为调色板中的最后一个颜色。例如，如果一幅包含256色的uint8索引图像，使用一个仅有16色的调色板显示，则所有数值大于或等于15的像素都将被显示为调色板的最后一个颜色。索引图像及其显示 显示一幅索引图像时，imshow函数将设置以下句柄图形属性控制颜色显示方式。图像C

28、Data属性将设置为X中的数据。图像CDataMapping属性将设置为direct（并使坐标轴的CLim属性无效）。图形窗口的Colormap属性将被设置为map中的数据。图像的Map属性设置为map中的数据。2.灰度图像及其显示 在Matlab 7.0中，灰度图像即Windows下常说的灰度图像。一幅灰度图像是一个数据矩阵 I，其中数据均代表了在一定范围内的颜色灰度值。Matlab 7.0把灰度图像用数据矩阵的形式进行存储，每个元素则表示了图像中的每个元素。矩阵元素可以是doudle、uint8或uint16的整数类型。多数情况下，灰度图像很少和颜色映像表一起保存，但在显示灰度图像时，Ma

29、tlab 7.0仍然在后台使用系统预定义的缺省灰度颜色映像表。灰度图像及其显示 Matlab 7.0中，要显示一幅灰度图像，可以调用函数imshow 或 imagesc（即imagescale，图像缩放函数）。（1）imshow函数显示灰度图像 灰度图像显示最基本的调用格式如下：imshow(I)imshow函数通过将灰度值标度为灰度级调色板的索引来显示图像。如果I是double型，若像素值为0.0，则显示为黑色，1.0则显示为白色，0.0和1.0之间的像素值将显示为灰影。如果I为uint16类型，则像素值为65535将被显示为白色。灰度图像及其显示 灰度图像与索引图像在使用m3大小的RGB调

30、色板方面是相似的，正常情况下无需指定灰度图像的调色板，而Matlab 7.0使用一个灰度级系统调色板（R=G=B）来显示灰度图像。缺省情况下，24bit颜色系统中调色板包含256个灰度级，其他颜色系统则包括64或32个灰度级。imshow函数显示灰度图像的另一种调用格式是使用明确指定的灰度级数目。例如，以下语句将显示一幅32个灰度级的图像I:imshow(I,32)灰度图像及其显示 由于Matlab 7.0自动对灰度图像进行标度以适合调色板的范围，因而可以使用自定义大小的调色板。某些情况下，还可能将一些超出数据惯例范围（对于double型数组为0,1,对于uint8型数组为0，255，对于ui

31、nt16型数组为0，65535）的数据显示为一幅灰度图像。imshow函数通过以下图形属性控制灰度图像的显示方式。图像的CData属性设置为I中的数据。图像的CDataMapping属性设置为scaled。如果图像矩阵是double类型，则坐标轴的CLim属性设置为0，1；如果是uint8类型的，则坐标轴设置为0，65535。图形窗口的Colormap属性设置为数据范围从黑到白的灰度级调色板。灰度图像及其显示（2）imagesc函数显示灰度图像 下面的代码是用具有两个输入参数的imagesc函数显示一幅灰度图像。imagese(1,0 1);colormap(gray);imagesc函数中的

32、第二个参数确定灰度范围。灰度范围中的第一个值（通常是0），对应于颜色映像表中的第一个值（颜色），第二个值（通常是1）则对应于颜色映像表中的最后一个值（颜色）。灰度范围中间的值则线性对应于颜色映像表中剩余的值（颜色）。当然也可以使用其他颜色映像表。灰度图像及其显示 例如，用系统缺省的灰色显示一幅灰度图像，显示结果如图所示，程序代码如下：load clown clims=10 60;imagesc(X,clims)colormap(gray)而使用浅蓝绿色显示该图像则是另外一番效果，如图2.14所示，程序代码如下：load clown clims=10 60;imagesc(X,clims)col

33、ormap(winter)灰度图像及其显示图2.13 系统缺省灰色强度图像 图2.14 浅蓝绿色颜色映 射表显示的图像效果RGB图像及其显示 RGB图像有8位和6位两种数据格式，8位RGB图像的颜色数据是0，255范围之内的整数，而不是0，1之间的浮点值。所以，在8位RGB图像中，颜色值为（255，255，255）的像素点显示为白色。不管RGB图像的类型是double浮点型，还是uint8或uint16无符号整数型，Matlab都能通过image函数将其正确显示出来。例如：image(RGB)RGB图像及其显示 用imshow函数显示RGB图像基本的调用格式如下：imshow(RGB)参数RG

34、B是一个mn3的数组。对于RGB中的每一个像素（r,c），imshow显示数值（r,c,13）所描述的颜色。每个屏幕像素使用24位颜色系统能够直接显示真彩图像，系统给每个像素的红、绿、蓝颜色分量分配8位（256级）。RGB图像及其显示 imshow函数可以设置句柄图像属性控制颜色的显示方式。图像的CData属性设置为RGB中的三维数值，Matlab将数组理解为真彩数据。忽略图像的CDataMapping属性。忽略坐标轴的CLim属性。忽略图形窗口Colormap属性。4.二进制图像及其显示 显示二进制图像，可用下面方法：BW=imread(circles.png);imshow(BW);显示效

35、果如图2.15（a）所示。在Matlab 7.0中，二进制图像是一个逻辑类，仅包括0和1两个数值，像素0显示为黑色，像素1显示为白色。在显示时，也可以通过NOT()命令，对二进制图像进行取反，使数值0显示为白色，1显示为黑色。例如使用 imshow(BW)命令形式，显示的结果如图2.15（b）所示。图2.15 二进制图像显示效果 二进制图像及其显示 imshow通过以下设置控制图像显示颜色的属性。图像的CData属性设置为BW中的数值。图像的CDataMapping属性设置为direct。坐标轴的CLim属性设置为0，1；图形窗口的Colormap属性设置为一个数值范围从黑到白的灰度级调色板。

36、需要说明的是，以上图像属性设置是由imshow函数自动完成的，以上说明仅供了解。5.直接从磁盘显示图像 通常，在显示一幅图像前首先要调用imread函数装载图像，将数据存储为Matlab 7.0工作平台中的一个或多个变量。但是，如果不希望在显示图像之前装载图像，则可以使用以下命令格式直接进行图像文件的显示：imshow filename 其中，filename为要显示的图像文件的文件名。直接从磁盘显示图像 如果图像是多帧的，那么imshow将仅显示第一帧。但需要注意的是，在使用这种方式时，图像数据没有保存在Matlab 7.0 工作平台。如果希望将图像装入工作平台中，则需使用getimage函数，从当前的句柄图形图像对象中获取图像数据，命令形式为 rgb=getimage;如果显示rice.png的图形窗口被激活，那么该语句就会将图像赋给变量rgb。