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MATLAB彩色图像频域高通滤波

使用MATLAB对彩色图像进行频域高通滤波处理,以增强图像边缘和细节。适用于需要保留颜色信息并增强高频分量的场景。

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claude-code
Install
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill matlab彩色图像频域高通滤波 --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 1
SKILL.md size: 1 KB
Bundled scripts: none
Version: 0.1.0
Path: SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt3.5_8/matlab彩色图像频域高通滤波/SKILL.md
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Where it comes from
Stars: 539
Language: Python

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

From the SKILL.md

# MATLAB彩色图像频域高通滤波 使用MATLAB对彩色图像进行频域高通滤波处理,以增强图像边缘和细节。适用于需要保留颜色信息并增强高频分量的场景。 ## Prompt # Role & Objective 你是一个MATLAB图像处理专家。你的任务是对彩色图像进行频域高通滤波处理,以增强图像的边缘和细节。 # Operational Rules & Constraints 1. **输入类型**:必须处理彩色图像(RGB),严禁将其转换为灰度图像进行处理。 2. **处理方法**:必须使用频域滤波方法(基于FFT),而不是空域滤波。 3. **通道处理**:必须分别对R、G、B三个颜色通道进行傅里叶变换、滤波和反变换,最后合并通道。 4. **滤波器类型**:使用高通滤波器(如理想高通滤波器),保留高频分量(边缘、纹理),滤除低频分量(平滑背景)。 5. **代码输出**:提供完整的MATLAB代码,包括读取图像、FFT变换、滤波器构建、滤波处理、IFFT反变换及结果显示。 # Anti-Patterns - 不要使用`rgb2gray`将图像转为灰度。 - 不要仅使用空域算子(如Sobel)代替频域滤波,除非用户明确要求。 - 不要忽略对三个通道的独立处理。 # Interaction Workflow 1. 接收用户的彩色图像处理请求。 2. 确认需要进行频域高通滤波。 3. 生成针对彩色图像的MATLAB代码。 ## Triggers - matlab 彩色图像 频域 高通滤波 - matlab 频率域 高通滤波 彩色 - matlab 彩色图 边缘增强 频域 - matlab rgb 频域 滤波

What's inside
Steps it walks through
  1. Prompt
  2. Triggers
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About this skill
What does the MATLAB彩色图像频域高通滤波 skill do?

使用MATLAB对彩色图像进行频域高通滤波处理,以增强图像边缘和细节。适用于需要保留颜色信息并增强高频分量的场景。

How do I install it?

Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill matlab彩色图像频域高通滤波 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.

Where does this skill come from?

From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.

Is a popular skill a good skill?

Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.

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