1 有些函数支持double型,而不支持uint8的数据类型,所以要转换 2 精度问题了,因为uint8进行数据处理的时候,容易造成数据溢出或精度不够. 为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像. imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中. 因此,matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)存储和运算.所以要先将图像转为double格

1.uint8,uint16与double 为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像.matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)运算. 概括:uint8,uint16--存储,显示 double---计算数据处理 2.转换 I = rgb2gray(imread(‘dog2.jpg')); %把图像变为灰度图像 f = im2double(I);  % 灰度图转doubl

using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; namespace TDRFactory { public class Util { //判断输入是否为double,不是则返回true public static bool isNotDouble(string str) { bool flag = false; if (str.StartsWith(".") || str.EndsWith("

转自:http://blog.csdn.net/fx677588/article/details/53301740 1. matlab图像保存说明 matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数,即1个字节),以此方式存储的图像称作8位图像,好处相比较默认matlab数据类型双精度浮点double(64位,8个字节),自然可以节省很大一部分存储空间.  详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中.例如,彩色图像像素大小是400*3

matlab中处理图像像素点数据: img1=double(imread('lenna.bmp')); matlab中imshow图片,要先转换成uint8: subplot(1,2,1),imshow(uint8(img1)),title('original');subplot(1,2,2),imshow(uint8(img2)),title('after'); matlab图像处理关于unit8的问题_百度知道 https://zhidao.baidu.com/question/545122

该工具类所在的包:import java.math.BigDecimal; 项目中使用该工具类的相关代码: // 如果Output表中已经存在该节点(插入数据的节点)的信息,则修改Output表中的这条信息,其中完工数量就是获取的数据的完工数量加上已经存在的节点的完工数量,另外还要修改Input表中的数据 output.setId(outputList1.get(0).getId()); Double completeDty1 = Double.valueOf(StringUtils.isEmp

Matlab中有15种基本数据类型,主要是整型.浮点.逻辑.字符.日期和时间.结构数组.单元格数组以及函数句柄等.         1.整型:(int8:uint8:int16:uint16:int32:uint32:int64:uint64)通过intmax(class)和intmin(class) 函数返回该类整型的最大值和最小值,例如intmax('int8')=127:         2.浮点:(single:double) 浮点数:REALMAX('double')和REALMAX(

开始学习MATLAB(R和Python先放一放...),老师推荐一本书,看完基础就是各种算法...首先是各种插值.先说拉格朗日插值法,这原理楼主完全不懂的,查的维基百科,好久才看懂.那里讲的很详细,这里就不在赘述了.一般看这个范例,在回头看公式就比较容易理解. 关于MATLAB的实现,查了很多资料,下面的版本最好理解. %lagran1.m %求拉格朗日插值多项式和基函数 %输入的量:n+1个节点(x_i,y_i)(i = 1,2, ... , n+1)横坐标向量X,纵坐标向量Y %输出的量:n

本文转载自:http://hi.baidu.com/xmf6227/blog/item/97ca2ddf98f1b61f495403cb.html Matlab中有15种基本数据类型,主要是整型.浮点.逻辑.字符.日期和时间.结构数组.单元格数组以及函数句柄等.  1.整型:(int8:uint8:int16:uint16:int32:uint32:int64:uint64) 通过intmax(class)和intmin(class) 函数返回该类整型的最大值和最小值,例如intmax(‘int

注:本系列来自于图像处理课程实验,用Matlab实现最主要的图像处理算法 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g.通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数參数传入.定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代

引入--标题.色条.坐标轴.图例等 例一: set(groot,'defaultAxesLineStyleOrder','remove','defaultAxesColorOrder','remove');     %每次使用记得清除上次设置的参数,否则设置的参数会被保留下来 X = linspace(0,2*pi,30); Y = [cos(X); exp(0.05*X)]';   m = stem(X,Y);              %m是图像的句柄 title('这里是标题');    

Matlab中支持的数据类型包括: 逻辑(logical)字符(char)数值(numeric)元胞数组(cell)结构体(structure)表格(table)函数句柄(function handle) 1.逻辑型(logical) 该类型变量值为1或0. 2.字符型(char) Matlab的字符型输入需使用单引号,字符串存储为字符数组,每个元素占一个ASCII字符. 3.数值型(numeric) 又分为:整型(int),单精度浮点型(single)和双精度浮点型(double). 4.元胞

混合编程其实不难,关键是没有一个规范的,真正可以解决设置过程中出现的小问题的方法.我在设置的过程中,遇到了不少问题,花了多半天的时间,终于解决了,顺利地在vc中调用matlab 生成的dll文件中的函数,并返回一个值,探出对话框,显示正确.这种混合编程的方式不能脱离matlab环境,如果需要发布独立的应用程序,需要安装MCR.下面分步骤地讲一下混合编程的设置及其原因: 1 matlab方面的操作 首先先写一个算阶乘的函数,存成test1.m文件,该文件的内容是: function y = tes

    色图(color map)是MATLAB系统引入的概念.在MATLAB中,每个图形窗口只能有一个色图.        色图是m×3 的数值矩阵,它的每一行是RGB三元组.色图矩阵可以人为地生成,也可以调用MATLAB提供的函数来定义色图矩阵.         色图代表的就是一个映射(彩色映射),它不是连续函数类型的映射,而是用一个有三列的矩阵来代表,这三列分别代表颜色的R.G.B分量.   1.数字图像处理中的应用:生成伪彩色图像     索引图像(伪彩色图像)有两个分量,即整数矩阵X和

Matlab中有15种基本数据类型,主要是整型.浮点.逻辑.字符.日期和时间.结构数组.单元格数组以及函数句柄等. 1.整型:(int8:uint8:int16:uint16:int32:uint32:int64:uint64)通过intmax(class)和intmin(class) 函数返回该类整型的最大值和最小值,例如intmax('int8')=127: 2.浮点:(single:double) 浮点数:REALMAX('double')和REALMAX('single')分别返回双精度

Matlab函数bwarea简介 函数功能:计算二值图像中对象的总面积. 调用格式: total = bwarea(BW) 估算二值图像BW中对象的总面积. 返回的total是一个标量, 它的值大致地反映了和图像中on像素的个数.由于对于不同像素类型, 度量标准不同, 因此结果可能并不十分精确.BW可以是数值类型(整型.浮点型)或者逻辑类型.对于数值类型, 像素值不为0被视为on.返回值total是double类型的. 程序示例: 由于通过imread函数读取到的图像数据实际是一个矩阵,为了便于

  1:计算double值四舍五入的方法 对小数数值进行四舍五入,首先应该确认保留小数位, 如果数值的小数精度大于保留小数位,那么开始四舍五入计算.四舍五入的方法非常简单,在所有要丢失精度的小数位中加5,如果大于10则向前进位,最后计算出四舍五入的结果. /// <summary>计算double值四舍五入的方法 /// /// </summary> /// <param name="dbl">进行四舍五入的数值</param> ///

(转)Java浮点数float,bigdecimal和double精确计算的精度误差问题总结 1.float整数计算误差 案例:会员积分字段采用float类型,导致计算会员积分时,7位整数的数据计算结果出现误差. 原因:超出float精度范围,无法精确计算. float和double的精度是由尾数的位数来决定的.浮点数在内存中是按科学计数法来存储的,其整数部分始终是一个隐含着的“1”,由于它是不变的,故不能对精度造成影响. float:2^23 = 8388608,一共七位,这意味着最多能有7位

今天有个客户需求是有一坐标数组,希望按Y值降序X值升序排列,我临时写了个算法.先写个坐标类: class XYZ {     public XYZ() { }     public XYZ(double x, double y)     {         _X = x;         _Y = y;     }     double _X, _Y;     public double X     {         set { _X = value; }         get { retu

知识点 基本概念 结构体的基本使用 结构体构造器(构造函数/构造方法) 结构体扩充函数(方法), 又称成员方法 结构体是值类型 1. 基本概念 1.1 概念介绍 结构体(struct)是由一系列具有相同类型或不同类型的数据构成的数据集合 结构体(struct)指的是一种数据结构 结构体是值类型,在方法中传递时是值传递 Swift中的结构体是一类类型, 可以定义属性和函数(甚至构造函数和析构函数等) 结构体的格式 struct 结构体名称 { 结构体属性和函数 } 2. 结构体的基本使用 2.1

function [L,U,pv,qv] = lugui(A,pivotstrat) %LUGUI Gaussian elimination demonstration. % % LUGUI(A) shows the steps in LU decomposition by Gaussian elimination. % At each step of the elimination, the pivot that would be chosen by % MATLAB's partial pi