今天学习了用Matlab实现对图像的基本操作.在Matlab中,图像是按照二维矩阵的形式表示的.所以对图像的操作就是对矩阵的操作. 对图像进行缩放.平移.旋转,都可以转化为矩阵的运算. 关于变换矩阵的构造,请参考: < [gym 101047C Robotics Competition] 矩阵快速幂求解点旋转平移N次之后的位置> 参考原图:  1. 图像平移 init = imread('Fig3.tif'); % 读取图像 [R, C] = size(init); % 获取图像大小 res

  clear all;close all;clc; I = imread('rice.png'); I = im2bw(I); J = bwperim(I); % 提取二值图像图像边缘 figure; subplot(121);imshow(I);title('原二值图像'); subplot(122);imshow(J);title('图像边缘'); ​ 其他提取图像边缘的方法: 利用膨胀和腐蚀提取图像边缘 matlab实现 https://blog.csdn.net/Ibelievesun

原文地址 网易博客 前一段时间看到一篇文章"利用Matlab提取图图片中的数据",觉得思路挺好,遂下载下来研究了一番,发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水 平放置的情况,而实际扫描图片时,将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况,且程序GUI界面不太人性化,操作有点不习惯.因此借着作者良好意愿,对其程序进行了改进~ 2011-6-9 shanyunh@QQ.com 考虑一张非水平无变形的曲线图,现将其曲线数据取出来,步骤如下:

常常需要最图像进行仿射变换,仿射变换后,我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算,获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置,用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标. 仿射变换在:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚. 关于仿射变换的详细介绍,请见上面链接的博客. 我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后,计算这些特征点进行放射变换之后的坐标,然后做一些补充. *

使用matlab批量处理图像后在指定文件夹存储 clear;clc;close all; Files=dir('D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\*.jpg'); N=length(Files); Names={}; Images={}; :N Names{k}=Files(k).name; Images{k}=imread(['D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\' Names{k}]); figure(

近期開始了模式识别的学习,在此之前须要对模式和模式类的概念有一个了解,这里使用MATLAB实现一些模式类的生成.在此之前,引用百科上对于模式识别和模式类的定义.也算加深以下了解: 模式识别(Pattern Recognition):人类在日常生活的每一个环节,从事着模式识别的活动. 能够说每一个有正常思维的人,在他没有入睡时都在进行模式识别的活动. 坐公共汽车找汽车站,骑车判别可行进道路.对观察到的现象作出推断.对听到的声音作出反应,推断东西的好与坏以及水果的成熟与否等等都是人们推断是非,判别事

此篇是利用matlab对caffemodel的卷积核进行可视化.只介绍了卷积核的可视化,不涉及特征图的可视化. 是参考此博客: http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52643188 前期准备,需要两个东西 1. 模型的描述文件 deploy.prototxt 2. 模型本身lenet_iter_10000.caffemodel (此处用的examples中的mnist里的) 第一步: 在创建D:\caffe-master\matla

代码演示 % 基于栅格地图的机器人路径规划算法 % 第1节:利用Matlab快速绘制栅格地图 clc clear close all %% 构建颜色MAP图 cmap = [1 1 1; ... % 1-白色-空地 0 0 0; ... % 2-黑色-静态障碍 1 0 0; ... % 3-红色-动态障碍 1 1 0;... % 4-黄色-起始点 1 0 1;... % 5-品红-目标点 0 1 0; ... % 6-绿色-到目标点的规划路径 0 1 1]; % 7-青色-动态规划的路径 % 构

关于下面两个主要函数的讲解: cv::getRotationMatrix2D(center, angle, scale); cv::warpAffine(image, rotateImg, rotateMat, image.size()); 下面这份代码用于实现对图像的缩放与旋转. OpenCV版本:2.4.2 [cpp] view plaincopy // 图像旋转与缩放 // Author: www.icvpr.com // Blog: http://blog.csdn.net/icvpr

利用Matlab生成一个网格化的三维球面,分别对径向方向.经度方向和纬度方向进行网格化,代码如下: %生成一个笛卡尔坐标系下球面网格的x,y,z坐标 %r为球面距离 %nJingdu,nWeidu分别为经度方向和纬度方向上的离散度,为正整数 r = 1600; nJingdu = 80; nWeidu = 40; jingdu = linspace(0,2*pi,nJingdu+1); weidu = linspace(-pi/2,pi/2,nWeidu); XYZ = zeros(nJingd

原文地址:利用matlab生成随机数函数 rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵  rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵 (现成的函数) betarnd:贝塔分布的随机数生成器 binornd:二项分布的随机数生成器 chi2rnd:卡方分布的随机数生成器 exprnd:指数分布的随机数生成器 frnd:f分布的随机数生成器 gamrnd:伽玛分布的随机数生成器 geornd:几何分布的随机数生成器 hygernd:超几何分布的随机数生成器 lognrnd:对数正态分布

在数值分析中我们通常需要将数据可视化成图像的形式作为我们分析结果的有效性的途径,常用的画图函数有:$\tt plot$,$\tt surf$,$\tt mesh$...当然,我们有时需要多窗口显示图像可以用到$\tt subplot$. 以下我要介绍的是另外一种称为“内嵌图像”的方法:$$\tt axes('position',[a,b,c,d]);$$ $ a表示图像的水平位置,\\ b表示图像的纵向位置,\\ c和d分别表示内嵌图像的大小(长和宽),  a,b,c,d \in (0,1).$

A = imread('1.jpg'); imshow(A); [x,y] = ginput(2);    %确定图像上的两点利用ginput函数,返回值是两点的坐标 pic_1 = imcrop(A,[x(1),y(1),abs(x(1)-x(2)),abs(y(1)-y(2))]); %利用imcrop函数对图像进行切割,输入参数是一个定点坐标, %从该定点出发向右abs(x(1)-x(2)),向下abs(y(1)-y(2))的区域进行切割 figure,imshow(pic_1); imw

<?php //图像等比例缩放函数 /** *等比例缩放函数(以保存新图片的方式实现) *@param string $picname 被缩放的处理图片源 *@param int $maxx 缩放后图片的最大宽度 *@param int $maxy 缩放后图片的最大高度 *@param string $pre 缩放后图片的前缀名 *@return $string 返回后的图片名称() 如a.jpg->s.jpg * **/ function imageUpdatesize($picname,$

原文:利用Adorner制作用于图像裁切的选择框 前天,我写了一篇"使用Adorner显示WPF控件的边界点"的文章.这次,使用从Adorner继承来写一个用于图像裁切的选择框. 先看看效果: C#代码:// RubberbandAdorner.cs#define VISUALCHILD using System;using System.IO;using System.Windows;using System.Windows.Input;using System.Windows.Me

1.参考 reference 1. tutorial主页:http://www.bcs.rochester.edu/people/raizada/fmri-matlab.htm. 2.speech_brain_images.mat数据:speech_brain_images.mat. 3.showing_brain_images_tutorial显示大脑图像代码:showing_brain_images_tutorial.m . 4.overlaying_Tmaps_tutorial.m叠加t检

可以证明,最简单的各向同性微分算子是拉普拉斯算子.一个二维图像函数 f(x,y) 的拉普拉斯算子定义为 ​ 其中,在 x 方向可近似为 ​ 同理,在 y 方向上可近似为 ​ 于是 我们得到满足以上三个公式的两个变量的离散拉普拉斯算子是 ​ 拉普拉斯变换所对应的滤波器模板为: 0 1 0 1 -4 1 0 1 0 使用matlab利用拉普拉斯算子试着提取一下图像的边缘 %使用拉普拉斯算子实现图像的边缘提取 close all;clear all;clc; I=imread('liftingbody

一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

I = imread('DSC_0034.JPG'); J = imnoise(I,'gaussian',0.20); figure, imshow(I), figure, imshow(J)

close all;clear all;clc;I = imread('yaogan2.jpg');HSV = rgb2hsv(I);Hgray = rgb2gray(HSV);% 计算64位灰度共生矩阵glcmsl = graycomatrix(Hgray,'numlevels',64,'offset',[0 1;-1 1;-1 0;-1 -1]);% 纹理特征统计,包括对比度.相关性.熵.平稳度.二阶矩(能量)stats = graycoprops(glcmsl,{'contrast','c

(1)输入图像 "Image names"键 Matlab的图形窗口显示出20幅靶标图像 (2) 提取角点 "Extract grid corners"键. 输入要进行角点提取的靶标图像的编号并回车 分别在"wintx ([] = 5) ="和"winty ([] = 5) ="输入行中输入角点提取区域的窗口半宽m和半高n.显示角点提取区域的窗口尺寸(2n+1)x(2m+1),例如,选择缺省时角点提取区域的窗口尺寸为11x11