1.24位深转8位深: ps将24位深原图.png保存为GIF图256即为8位,再将8位gif图转为需要的.png,即转为8位深png图. 2.MATLAB读取黑白图像显示几乎全为黑色: 这是最近处理图像库遇见的一个问题,估计是MATLAB的一个bug,用MATLAB暂时没想到解决方法,所以转战有python解决. 问题具体如下: 这是8位深的png图,看上去是黑白色都有,但用MATLAB处理读取后并显示却是:大部分数字为0,边缘部分极少数大于0. 很是诡异有么有,究竟是眼睛欺骗了我们,还是数字

import flash.display.BitmapData; import flash.display.Bitmap; /** * 将图像的Alpha通道转换为黑白图像(分离ARGB方式) */ var bmpd:BitmapData = new ImagePNG();//绑定的png图片 var pixBmpd:BitmapData = new BitmapData(bmpd.width,bmpd.height,false); for (var i:int=0; i< bmpd.heigh

import flash.display.BitmapData; /** * 将图像的Alpha通道转换为黑白图像 */ var p:Point = new Point(0,0); var bmpd:BitmapData = new ImagePNG();//绑定的png图片 var channelBmpd:BitmapData = new BitmapData(bmpd.width,bmpd.height,true,0x00000000); channelBmpd.fillRect(bmpd.

输入一个n*n的黑白图像(1表示黑色,0表示白色),任务是统计其中八连块的个数.如果两个黑格子有公共边或者公共顶点,就说它们属于同一个八连块.如图6-11所示的图形有3个八连块. 图6-11  拥有3个八连块的黑白图形 [分析] 用递归求解:从每个黑格子出发,递归访问它所有的相邻黑格. int mat[MAXN][MAXN], vis[MAXN][MAXN]; void dfs(int x, int y) { if(!mat[x][y] || vis[x][y]) return; // 曾经访问

描述 输入一个n*n的黑白图像(1表示黑色,0表示白色),任务是统计其中八连块的个数.如果两个黑格子有公共边或者公共顶点,就说它们属于同一个八连块.如图所示的图形有3个八连块. 输入 第1行输入一个正整数n(n≤700),此后输入n行,每行是由n个0或1组成的字符串. 输出 在输入黑白图像中,八连块的个数 样例输入 6100100001010000000110000111000010100 样例输出 3 题意 求图中有几个八连块 题解 这题直接广搜,深搜递归太深会爆栈 代码 #include<s

http://blog.csdn.net/u010470972/article/details/33415617 Description 输入一个n×n的黑白图像(1表示黑色,0表示白色),任务是统计其中八连块的个数.如果两个黑格子有公共边或者公共顶点,就说它们属于同一个八连块.如下图所示的图形有3个八连块. Input 第1行输入一个正整数n(n≤700),此后输入n行,每行是由n个0或1组成的字符串. Output 在输入黑白图像中,八连块的个数 Sample Input 6 100100 

题目链接:http://cogs.pro:8081/cogs/problem/problem.php?pid=vxSmxkeqa [题目描述] 输入一个n×n的黑白图像(1表示黑色,0表示白色),任务是统计其中八连块的个数.如果两个黑格子有公共边或者公共顶点,就说它们属于同一个八连块.如下图所示的图形有3个八连块. [输入格式] 第1行输入一个正整数n(n≤700),此后输入n行,每行是由n个0或1组成的字符串. [输出格式] 在此键入. [样例输入] 6 100100 001010 00000

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

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

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=

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

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-)).

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

input 8 00000000 00000000 00001111 00001111 00011111 00111111 00111100 00111000 -8 9 14 17 22 23 44 63 69 88 94 113 -1 2 00 00 -4 0 -1 0 output Image 1 9 14 17 22 23 44 63 69 88 94 113 Total number of black nodes = 11 Image 2 ........ ........ ....**

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

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

注意:这一系列实验的图像处理程序,使用Matlab实现最重要的图像处理算法 1.Fourier兑换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外,我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourie

目标:对原图I进行[80,50]的偏移操作得到图B. 首先读入图像,以matlab自带的pout.tif为例. strel是创建形态学结构元素的. translate函数在原结构上进行[80,50]的偏移. I = imread('cameraman.tif'); se = translate(strel(1),[80,50]); B = imdilate(I,se);