对于某些特殊的图像处理,我们不希望将整张图都进行图像处理.这个时候就用到了roicolor.roipoly.roifill.fspecial.roifilt2函数.代码实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('pout.tif'); %输入原图像 BW1=roicolor(I,55,100); %基于灰度图像ROI区域选取 c=[87 171 201 165 79 32 87]; r=

Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 转载一只程序喵 最后发布于2018-04-06 19:07:26 阅读数 1654  收藏 展开 本文转载自  https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46981825 首先谢谢原创博主了,这篇文章对我帮助很大,记录下方便再次阅读. Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处

对图像进行滤波,可以有两种效果:一种是平滑滤波,用来抑制噪声:另一种是微分算子,可以用来检测边缘和特征提取. skimage库中通过filters模块进行滤波操作. 1.sobel算子 sobel算子可用来检测边缘 函数格式为:skimage.filters.sobel(image, mask=None) from skimage import data,filters import matplotlib.pyplot as plt img = data.camera() edges = fil

monkeyrunner对比屏幕局部图像.getSubImage() monkeyrunner执行测试时使用.takeSnapshot()截图,默认截取整个屏幕,包含了系统的状态栏.真实手机状态栏中包含如电量/信号量/消息提示等变量,使用.sameAs()对比整个屏幕的截图时就很容易出现错误.而使用.getSubImage()获得局部图像,然后再进行对比,就减少了monkeyrunner执行结果出错的概率. monkeyrunner使用getSubImage()获取截图局部图像,示例如下: #第

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.51图像统计滤波算法  [函数名称]   图像统计滤波   WriteableBitmap StatisticalFilter(WriteableBitmap src,double T) /// <summary> /// Statistical filtering process. /// </summary> /// <param name="src">The source image.&

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.9图像均值滤波  [函数名称] 图像均值滤波函数MeanFilterProcess(WriteableBitmap src) [函数代码]        ///<summary>        /// Mean filter process.        ///</summary>        ///<param name="src">Source image</param>  

所谓均值滤波实际上就是用均值替代原图像中的各个像素值. 均值滤波的方法是:对待处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其近邻的若干像素组成,用模板中的像素的均值来替代原像素. 优点:算法简单,计算速度快. 缺点:在降低噪声时使图像产生模糊. matla程序: [width,height]=size(result1); n=; a=ones(n,n); x1=double(result1); x2=x1; :(height-n)+ :width-n+ c=x1(i:i+(n-),j:j+(n-)).

clear; [A,map]=imread('C:\Users\wangd\Documents\MATLAB\1.jpg'); X=rgb2gray(A); %画出原始图像 subplot(,,);imshow(X); title('原始图像'); %产生含噪图像 x=imnoise(X ,,0.003); %画出含噪图像 subplot(,,);imshow(x); title('含噪声图像'); %下面进行图像的去噪处理 %用小波函数sym4对x进行2层小波分解 [c,s]=wavedec2

前面以前介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这个方案直接对图像空间操作,操作简单.所以也是空间域滤波. 频域滤波说究竟终于可能是和空间域滤波实现相同的功能,比方实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就能够提取,而在频域内,我们使用一个高通滤波模板(由于轮廓在频域内属于高频信号).能够实现轮廓的提取,后面也会把拉普拉斯模板频域化.会发现拉普拉斯事实上在频域来讲就是一个高通滤波器. 既然是频域滤波就涉及到把图像首先变到频域内.那么把

本科毕设做的是医学CT图像特征提取方法研究,主要是肺部CT图像的特征提取.由于医学图像基本为灰度图像,因此我将特征主要分为三类:纹理特征,形态特征以及代数特征,每种特征都有对应的算法进行特征提取. 如上图所示,三类特征都有对应方法进行特征提取,在毕设中,利用matlab编程实现了三类算法,并且利用matlab的GUI做出了一个简单的界面系统,用于特征提取.

在matlab中用dicomread读取dicom文件后,生成一个MxN矩阵(对应图像像素个数),每个像素灰度数据是int16格式 但是bmp图像灰度是int8格式的(灰度范围0~255),所以若想把dicom图像存储为bmp图像做后续处理,需要将16位的dicom灰度数据映射为8位的灰度数据. 采用的方法即医学图像处理中常见的加窗处理. 实例代码如下: img=imadjust(img_raw,[;]); %调整灰度范围 img= low=min(min(img)); high=max(max

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

Roberts边缘检测算子:根据一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理,采用对角线方向相邻两像素之差. 小波变换的方法比较适用于展现夹带在正常信号中的瞬间反常现象,具有方向敏感性.所以可以边缘检测. Roberts边缘检测算子: clear; I=imread('D:\文件及下载相关\图片\gray2.png'); I=rgb2gray(I); grayPic=mat2gray(I); [m,n]=size(grayPic); newGrayPic=grayPic; robertsNum=

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.64图像高斯滤波算法  [函数名称]   高斯平滑滤波器      GaussFilter(WriteableBitmap src,int radius,double sigma) [算法说明]   高斯滤波器实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理.它是一类根据高斯函数的 形状来选择权重的线性平滑滤波器,该滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效.高斯函数 的公式如下所示: private static double[,] Ga

这里包含了这样一个数据集:slice_data.mat. 这个数据集中包含的mri数据是:64*64*25.共有25个slice.每个slice的分辨率是64*64. 程序非常简短: load slice_data.mat %转载数据 for i=1:25 %总共有25个切片 subplot(5,5,i) slice=scan1(:,:,i); imagesc(slice'); %这里对图像矩阵过了转置.不然头是歪的. end 本程序讲解了:fMRI每1秒钟对大脑进行25层全脑扫描究竟发生了什么

本周的作业是自己通过公式编写图像旋转与缩放的代码.今天先通过调用函数的方法来实现. 图像的旋转: A=imread('2.jpg'); J=imrotate(A, 30); subplot(1,2,1);imshow(A);title('原图'); subplot(1,2,2);imshow(J);title('旋转后的图'); 运行结果: 图像缩放: I=imread('2.jpg'); F=imresize(I,1.5,'nearest'); imwrite(F,'3.jpg'); S=im

将百度文库上一份局部加权回归的代码,将其改为模板以便复用. q2x,q2y为数据集,是n*1的矩阵: r是波长参数,就是对于距离的惩罚力度: q_x是要拟合的数据横坐标,是1*n的矩阵: 得到的q_y即为所求坐标,是n*1的矩阵. 由于使用的是正规方程而非最小化代价函数来求方程,这份代码就留给建模的时候使用吧,毕竟对于多变量或特殊情况,正规方程效果并不好. function q_y = LWR(q2x, q2y, r, q_x) q2x=[ones(size(q2x,),) q2x]; m =

EUL = C - H 其中EUL表示欧拉数  C表示对象数 H表示孔洞数 欧拉数常用来识别数字: 识别数字 8 ,8 的欧拉数为 -1 ,不同于0,1,2,3,4,5,6,7,9 close all;clear all;clc; % 识别数字8 I = imread('8.jpg'); K = im2bw(I); J = ~K; %图像取反 EUL = bweuler(J); figure; subplot(131);imshow(I); subplot(132);imshow(K); sub

%简单地说: %A为给定图像,归一化到[,]的矩阵 %W为双边滤波器(核)的边长/ %定义域方差σd记为SIGMA(),值域方差σr记为SIGMA() %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Pre-process input and select appropriate filter. function B = bfilter2(A,w,sigma) % Verify that the input imag

巴特沃斯:1.带阻滤波器设计带阻滤波器指标:阻带上边界频率:5Kz:阻带下边界频率:7Kz:通带上边界频率:2Kz:通带下边界频率:9Kz:通带最大衰减:1dB:阻带最小衰减:20dB:设计程序如下:wp=2*pi*[2000,9000];ws=2*pi*[5000,7000];Rp=1;As=20;[Nb,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s');[BSB,ASB]=butter(Nb,wc,'stop','s');[hk,w]=freqs(BSB,ASB);subplot(2

1.函数句柄的创建 函数句柄(function handle)是MATLAB中的一类特殊的数据结构,它的地位类似于其它计算机语言里的函数对象(Javascript,Python),函数指针(C++),或者函数引用(Perl).作用是将一个函数封装成一个变量,使其能够像其它变量一样在程序的不同部分传递. MATLAB中的函数句柄在调用时和普通函数没有任何区别,下面展示几种创建函数句柄的方式,最后通过函数句柄调用sin(pi). + y.^;  % 函数句柄的调用fun1(pi); 2.将函数句柄作