clc;close all;clear; %地理坐标和像素坐标的相互转换 [pic,R]=geotiffread('boston.tif'); %读取带地理坐标信息的tif影像 [m,n,~]=size(pic); %像素坐标转换为地理坐标 figure(),imshow(pic),title('不带地理坐标的静态图片'); hold on; scatter(n/,m/,,'r.'); %选择1/4处像素坐标,并在图上标示 [lon,lat]=pix2map(R,m/,n/); %转换为地理坐标

cuda科普像素坐标和线性偏移

U3D中,屏幕坐标和世界坐标单位一样,二者之间是直接的一一对应关系,不受屏幕分辨率影响.默认情况下屏幕空间画布的左下角坐标是世界原点(0,0,0),这种情形下,世界空间的点(1920,1080,任何值)就对应屏幕上的点(1920,1080,0). sprite的大小是由实际图片的像素确定的,如512X512的图片放到sprite上,sprite的大小是5.12X5.12.即:默认情况下3D空间中1=100像素,这个是可以在每张图片导入设置中设定的. 由此,可见,屏幕分辨率代表的是游戏窗口能看到的

figure() u=-0.1:0.005:0.1; v=-0.1:0.005:0.1; [x,y]=meshgrid(u,v); z=sin(x-y)./abs(x)+abs(y); surf(x,y,z); hold on % contourf(x,y,z) % ezplot('x+y=3') % ]) %axis equal clc clear u=-:; v=-:; [x,y]=meshgrid(u,v); z=.*x.^ +.*y.^; surf(x,y,z); hold on t=:

%%各时段电量需求 clc close all clear all cost_gd = [2200 1800 3800 4600]; cost_bj = [2.7 2.2 1.8 3.6]; cost_qd = [4000 1500 2500 1000]; fontsize = 24; axes('Parent',figure,'FontSize',fontsize); t=1:length(cost_gd); yyaxis left ; ylim([0,5000]); xlim = ([-2,

转载自原文 介绍地理参考数据的知识以及ENVI 中图像对图像.图像对地图两种校正方法 1．打开基图像XX.img和待纠正的图像YY.img(不带地理信息,可以双击其主图像窗口可以在Cursor Location/Value对话框中看到只有像素坐标没有地理坐标),并在两个窗口显示它们. 2．一旦两幅图像都已经显示,在ENVI主菜单中选择Map——Registration——Select GCPs : Image to Image 3．出现Image to Image Registration对话框

流行病学的数据讲究“三间分布”,即人群分布.时间分布和空间分布.其中的“空间分布”最好是在地图上展示,才比较清楚.R软件集统计分析与高级绘图于大成,是最适合做这项工作了.关于地图的绘制过程,谢益辉.邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述,开R地图中文教程之先河.由于目前指导毕业论文用到,因此研究了一下.本来因为网上教程很多,曾打消了写些文字的计划,但怡轩版主鼓励说“教程者众,整合者鲜”,所以才战胜拖延症,提起拙笔综述整合一下,并对DIY统计GIS地图提出了一点自己的想法. 1 地图GIS数据的来源与R

在matlab中进行图像处理,一般使用的都是图像本地坐标,以左上角(1,1)开始.处理完成后,如果要将结果在带地理坐标的遥感影像中显示,或者需要输出成shp文件,就需要涉及到本地坐标和地理坐标的转换,我们可以使用pix2map函数来实现这个功能. clc;clear;close all; [pic, R] = geotiffread('boston.tif'); %读取tif图像 figure(),imshow(pic);% pic即为本地图像,下面对本地图像进行操作 gray=rgb2gray

1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects. 

简单验证码识别(matlab) 验证码识别, matlab 昨天晚上一个朋友给我发了一些验证码的图片,希望能有一个自动识别的程序. 1474529971027.jpg 我看了看这些样本,发现都是很规则的印刷体数字,而且还没有角度旋转,所以我就直接使用数字的面积和周长两个特征量来进行检测,发现效果还是蛮不错的. 在实验中,主要问题是'6'和'9'两个数字的面积和周长都是完全一样的,所以这时候我又添加了一个重心的特征. 有些蛋疼的是数字'4'和'0'竟然面积是一样的...所以只好再引入椭圆离心率特征

matlab函数_连通区域 1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove s

本篇文章为转载,仅为方便学术讨论所用,不用于商业用途.由于时间较久,原作者以及原始链接暂时无法找到,如有侵权以及其他任何事宜欢迎跟我联系,如有侵扰,在此提前表示歉意.------------------以下为原文--------------------------- Matlab图像处理函数:regionprops 这里给出在Matlab图像处理工具箱中非常重要的一个图像分析函数:regionprops.顾名思义:它的用途是get the properties of region,即用来度量图像

在matlab中读入shp文件很简单,一个函数shaperead就可以了,但输出为shp文件就稍微麻烦一些了.shp文件实际上就是一个struct,因此得到处理结果后,要先将数据变成struct结构,然后调用shapewrite函数就可以了. clc;clear;close all; [pic, R] = geotiffread('boston.tif'); %读取tif图像 gray=rgb2gray(pic); bw=im2bw(gray,0.1); %阈值分割 bw=1-bw; bw1 =

本练习程序是受到了这个老外博文的启发,感觉挺有意思,就尝试了一下.他用的是opencv,我这里用的是matlab. 过去写过透视投影,当时是用来做倾斜校正的,这次同样用到了透视投影,不过更有意思,是将一张图像贴到另一张图像上. 两个透视投影都需要先计算投影矩阵,倾斜校正那一篇是通过解线性方程组求的变换矩阵,而这一篇是通过奇异值分解求的变换矩阵. 为了对齐两张图像,还需要对投影后的图像做一次仿射变换,其实就是坐标平移. 这里做投影和仿射直接调用了matlab的系统函数,方便一些. 还是先介绍下如何

十一没什么事干,接着看图像算法. 这个球面化算法最初是在ps上的球面化滤镜中看到的,感觉挺有意思,就研究了一下. 算法的详细推导可以在这篇博客中找到,我比较懒,只在纸上推了一遍,就不在博客上编辑了. 不过这里还是要把逆变换公式写一下. 公式如下: 其中R为球的半径,x,y为目标图像像素坐标,xx,yy为源图像像素坐标. 原图: 球面化后: matlab代码如下: clear all;close all;clc; img=imread('lena.jpg'); [h w]=size(img); i

一.理论概念 区域生长是按照事先定义的生长准则将一个像素或者子区域逐步聚合成一个完整独立的连通区域过程.对于图像感兴趣目标区域R,z为区域R上事先发现的种子点,按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长,这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条件为止,从而完成了对感兴趣区域由一个种子点生长为一个独立连通区域的过程.其中相似性判据可以是像素灰度值.颜色.纹理特征等图像信息. 因此区域生长算法一般分为三个步骤实现: (1)    确定生长种子点

这篇文章是<数字图像处理原理与实践(MATLAB文本)>一本书的代码系列Part7(由于调整先前宣布订单,请读者注意分页程序,而不仅仅是基于标题数的一系列文章),第一本书特色186经225的代码页,有需要的读者下载用于科研.已经过半.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P186 A

一.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍 图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op    坐标表示方法(u,v)                 Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi     坐标表示方法(x',y',z')            Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc  坐标表示方法(x,y,z)           Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow  坐标表示方法(X,Y,Z)     Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W

随机游走类似布朗运动,就是随机的向各个方向走吧. 虽然代码没什么技术含量,不过产生的图像实在太漂亮了,所以还是贴上来吧. 产生的图像: matlab代码如下: clear all;close all;clc n=; %游走的步数.也是图像中像素个数,有些位置可能重复,所以白像素小于等于n x=; %初始x坐标 y=; %初始y坐标 pix=zeros(n,); %游走产生的像素坐标 neighbour=[- -;- ;- ; -; ; -; ; ]; %当前像素邻域 :n r=floor(+*r

转载自einyboy的博文Matlab的regionprops详解 1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L,