1.原图像经水平.垂直.水平垂直镜像设置通过mirror函数实现: 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('cameraman.tif'); %输入图像 J1=mirror(I,1);%原图像的水平镜像 J2=mirror(I,2);%原图像的垂直镜像 J3=mirror(I,3);%原图像的水平垂直镜像 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 1,几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 1,原

imwrite(image,'image.jpg'); image为矩阵的内容 image.jpg为要保存的图像的名字

首先导入相关的库: import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 自定义展示图片的函数: def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() 展示图片: image=cv2.imread("qwe.jpg") show(image) image=cv2.flip(image,)#这里用到的是水平翻转,因为后面的参数是一 show(image) image=cv2.flip(i

%测试数据 'ex1data1.txt', 第一列为 population of City in 10,000s, 第二列为 Profit in $10,000s 1 6.1101,17.592 5.5277,9.1302 8.5186,13.662 7.0032,11.854 5.8598,6.8233 8.3829,11.886 7.4764,4.3483 6.4862,6.5987 5.0546,3.8166 5.7107,3.2522 14.164,15.505 5.734,3.1551

利用OpenCV的矩阵操作实现图像的逆时针旋转90度操作 代码 Mat src = imread("C:\\Users\\fenggl\\Desktop\\测试.jpg",MREAD_UNCHANGED); imshow("原图", src); transpose(src, src); flip(src, src, ); imshow("逆时针旋转90度", src); 效果 解释说明 第一步:读入原图 Mat src = imread(&quo

图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素的进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换.镜像变换.缩放和旋转等.本文首先介绍了图像几何变换的一些基本概念,然后再OpenCV2下实现了图像的平移变换.镜像变换.缩放以及旋转,最后介绍几何的组合变换(平移+缩放+旋转). 1.几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 原图像任意像素计算该像素在变换后图像的坐标位置 变换

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

转载自:http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示 在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的

图像卷积.相关以及在MATLAB中的操作 2016年7月11日 20:34:35, By ChrisZZ 区分卷积和相关 图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作.空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波,或者干脆叫卷积(离散的卷积,不是微积分里连续的卷积):滤波器也有很多名字:卷积模版.卷积核.掩模.窗口等. 空间滤波可以分为线性滤波和非线性滤波.非线性滤波常见的有中值滤波.最大值滤波等,相当于自定义一个函数,在数学上由于不满足线性变换因此叫做非线性滤波.这里不细研究它. 线性滤波则通常是:将模

已有 1849 次阅读 2012-8-2 15:15 |系统分类:科研笔记|关键词:矩阵 480 window border center Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2 3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2 3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(142536) A=[1 2 3;4

Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2  3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2  3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(1 4  2 5  3 6  ) A=[1 2 3;4 5 6] A<-matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow=2,byrow=TRUE) 4 访问向

matlab矩阵运算很强大 ,几乎所有涉及矩阵运算的命令都有. 事实上,matlab里面所有变量都是以矩阵的形式保存下来的.   %% >> x=[1:2.1:10] x = 1.0000 3.1000 5.2000 7.3000 9.4000 1冒号生成法 非常方便,相当于python里面的for循环 x=linspace(1,10,6) %(初值,终值,项数) linspace法 A(n):访问矩阵A里的第n个元素(以列为遍历顺序) matlab内置一系列特定矩阵:[]空矩阵.eye 单位

由于课程实验需要学习使用了MATLAB,在此记录一下MATLAB的基本操作和命令,供参考与查阅. 学习过程中的资料也链接如下: MATLAB矩阵运算:https://wenku.baidu.com/view/82b2d36fb84ae45c3b358ca0.html MATLAB常用命令:https://wenku.baidu.com/view/a08c425f001ca300a6c30c22590102020740f2a7.html 基础操作命令 help 命令名 //查询命令/函数的用法 c

常用形态学操作函数(转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c52e9e20100e5if.html) 1.dilate函数 该函数能够实现二值图像的膨胀操作,有以下形式: BW2=dilate(BW1,SE) BW2=dilate(BW1,SE,-,n) 其中:BW2=dilate(BW1,SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作.输入图像BW1的类型为double或unit8,输出图像BW2的类型为unit8.BW2=dilate(BW

matalb具有灵活的图像处理,代码编写起来简洁而高效.而OpenCV具有很多成熟的计算机视觉算法,能够处理很多实时的识别处理等问题,而且代码运行起来效率很高.所以如何结合两者之间的优点,是让很多学术人员.及工程开发者趋之若鹜的事情.本例子,就是为了测试将opencv处理的结果存储入matlab能够处理的.mat文件,方便matalb能后期对数据进行更为灵活的操作而进行的.例子比较简单,但是本人也花费了大量时间测试成功. 测试程序下载地址为:Visual Studio 中同时使用OpenCV和m

本文来自:http://www.matrix67.com/blog/archives/tag/poj大牛的博文学习学习 节选如下部分:矩阵乘法的两个重要性质:一,矩阵乘法不满足交换律:二,矩阵乘法满足结合律经典题目1 给定n个点,m个操作,构造O(m+n)的算法输出m个操作后各点的位置.操作有平移.缩放.翻转和旋转    这 里的操作是对所有点同时进行的.其中翻转是以坐标轴为对称轴进行翻转(两种情况),旋转则以原点为中心.如果对每个点分别进行模拟,那么m个操作总共耗时 O(mn).利用矩阵乘法可

好像目前还没有这方面题目的总结.这几天连续看到四个问这类题目的人,今天在这里简单写一下.这里我们不介绍其它有关矩阵的知识,只介绍矩阵乘法和相关性质.    不要以为数学中的矩阵也是黑色屏幕上不断变化的绿色字符.在数学中,一个矩阵说穿了就是一个二维数组.一个n行m列的矩阵可以乘以一个m行p列的矩阵,得到的结果是一个n行p列的矩阵,其中的第i行第j列位置上的数等于前一个矩阵第i行上的m个数与后一个矩阵第j列上的m个数对应相乘后所有m个乘积的和.比如,下面的算式表示一个2行2列的矩阵乘以2行3列的矩阵

Leetcode 566. Reshape the Matrix 矩阵变形(数组,模拟,矩阵操作) 题目描述 在MATLAB中,reshape是一个非常有用的函数,它可以将矩阵变为另一种形状且保持数据不变. 已知一个由二维数组表示的矩阵,和两个正整数r(行),c(列),将这个二维数组变换为r*c的矩阵. 如果不能由原矩阵转换为r*c的矩阵就输出原矩阵,否则输出转换后的矩阵. 测试样例 Input: nums = [[1,2], [3,4]] r = 1, c = 4 Output: [[1,2,

    前一篇文章讲述了Android拍照.截图.保存并显示在ImageView控件中,该篇文章继续讲述Android图像处理技术,主要操作包含:通过打开相冊里的图片,使用Matrix对图像进行缩放.旋转.移动.对照度.亮度.饱和度操作,希望对大家有所帮助. 一. 显示打开图片     首先,设置activity_main.xml布局例如以下所看到的: <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/and