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

使用matlab批量处理图像后在指定文件夹存储 clear;clc;close all; Files=dir('D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\*.jpg'); N=length(Files); Names={}; Images={}; :N Names{k}=Files(k).name; Images{k}=imread(['D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\' Names{k}]); figure(

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_663d9a1f01017cyz.html 1.动态投影(ArcMap) 所谓动态投影指,ArcMap中的Data 的空间参考或是说坐标系统是默认为第一加载到当前工作区的那个文件的坐标系统,后加入的数据,如果和当前工作区坐标系统不相同,则ArcMap会自动做投影变换,把后加入的数据投影变换到当前坐标系统下显示!但此时数据文件所存储的数据并没有改变,只是显示形态上的变化!因此叫动态投影!表现这一点最明显的例子就是,在Expor

author:ZKe ------------------------------- 以下是一个txt文件,每行11个字段,第一个字段是日期,后面10个是用户id和对应今天发表微博数,所有字段用制表符'\t'分隔 我们要对每一行数据,画一个柱状图,标题是日期,x轴是用户id,纵轴是发表微博数 而且是批量的,写一个Matlab脚本,绘制并保存每个图 1. 首先要处理每一行数据,进行字符串切割,假设str是我们读取的一行数据 parts = strsplit(str, '\t'); % 字符串切割,

matlab版本是2015b,其中更新了部分函数库之前网上相关程序不适用于新版本,在此提供适用于新版本的程序: 帧序列转换为视频 function video = frames2video(framepath , videoname) %framepath : 表示图像序列所在的路径,同时保证图像的大小相等 %videoname : 表示将要创建视频的名字 r_path = framepath; videoName = videoname; %初始化一个avi文件obj obj = VideoW

最近看了一些用matlab对图形图片进行保存的帖子和资源,关于图像保存的方法给大家分享一下这些方法是大家所使用方法的一个总结. 如今常用的方法有三种printf,imwrite,saveas下面分别介绍一下:imwriteimwrite将图像数据写成图像文件,一般用于图像处理,当我们使用imshow将一副图像使显示在坐标系上时,我们可以使用如下方式保存图像    I=getimage(gcf); % 获取坐标系中的图像文件数据   imwrite(I,'myphoto.jpg')%保存图像为文件

原先有3000条测试数据,MATLAB表现出来强大的数据处理能力,十几秒就可以把数据分类.分装并储存,这次共有10万条坐标数据,MATLAB明显后劲不足,显示内存不足 自我认识:以前MATLAB数据处理是手动将数据导入mat表格,再由程序运行表格数据,但是这次运行光坐标压缩文件就有35兆,就算导入成功也是相当恐怖的一个表格文件 解决方案:1.拒绝手动导入,程序导入 2.不使用表格,表格的内存占用明显比文本文档大太多(当然,这种方案比较极端,但是必须执行,否则后期明显性能上就差别人一大截)

1. 边缘提取算法 方法一:一阶微分算子 Sobel算子 Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好,Sobel算子对边缘定位不是很准确,图像的边缘不止一个像素. Roberts算子 Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好,但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗,因此边缘的定位不是很准确. Prewitt算子 Prewitt算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好.但边缘较宽,而且间断点多. Canny算子 Canny算子是目前边

功能:改变图像的大小. 用法:B = imresize(A,m)B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method) B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h) imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小.method的几种可选值:'nearest'(默认值)最近邻插值'bilinear'双线性插值'bicubic'双三次插值B = i

在matlab图像处理中,为了标识出图像的目标区域来,需要利用plot函数或者rectangle函数,这样标识目标后,就保存图像. 一般saves保存的图像存在白边,可以采用imwrite对图像进行保存,保留原始图像大小. 代码如下: set(gca,'units','pixels','Visible','off'); axes( 1.0 1.0]); [rows cols]=size(img); imshow(img); hold on s = regionprops(logicmap); :

数据类 Matlab中和IPT中支持的基本数据类型如下: 名称 描述 double 双精度浮点数,范围-10308~10308  8字节 uint8 无符号1字节整数,范围[0, 255] uint16 无符号2字节整数,范围[0, 65535] uint32 无符号4字节整数,范围[0, 4294967295] int8 有符号1字节整数,范围[-128, 127] int16 有符号2字节整数,范围[-32768, 32767] int32 有符号4字节整数,范围[-2147483648,

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

最近的一个项目需要在电子海图中下载已知水深点,导出点的地理坐标(经纬度).然后在arcgis中打开这些地理坐标输出为shp,利用GDAL读取不同波段的点对应的像元值,从而构建水深和像元值的对应关系. 其实想要根据经纬度得到像元值有两种方法. 1.通过arcpy选择点输出像元值,这个方法简单快捷,依赖于arcgis. 2.通过GDAL读取经纬度(度分秒),转换成小数形式.使用GDAL的CoordinateTransformation方法将经纬度转换成投影坐标,再转换成行列坐标,最后读取像元值.这里

原图: 尺寸:240 × 150 灰度化: 1. 程序中输出像素点的灰度值: 2. 用工具取得的灰度值: 按照如下的坐标(图像处理坐标系) 得到的灰度值: (35,82) (82,35) 换算后分别是125(差两个像素值应该是误差)和178与之前的相对应 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 但是在[画图中]我们取的(35,82),底下却

一 前言 最近收到审稿人的修改意见,其中一条为<RC: There were only five images evaluated in the experiment, and I recommend increasing to twenty to further evaluate the algorithm performance.>他说我论文只有五副图像用来评价算法性能,推荐我至少用20副图像来仿真算法效果. 但绝大多数SCI论文的实验部分都是五副红外图像,三个参考算法,即每一张红外图像对

[向图像域添加噪声] matlab自带一个函数:imnoise,可以对图像添加噪声. Matlab的说明 https://www.mathworks.com/help/images/ref/imnoise.html [高斯噪声] Image_noise = imnoise(rescale(Btemp),'gaussian',0,0.01) 第一个m是均值,第二个var是方差 这个是一位作者写的自己的函数,我试了一下觉得不是很方便: https://blog.csdn.net/weixin_443

polar可用于描绘极坐标图像. 最简单而经常使用的命令格式:POLAR(THETA, RHO)  当中,THETA是用弧度制表示的角度,RHO是相应的半径. 例: a=-2*pi:.001:2*pi; %设定角度 b=(1-sin(a)); %设定相应角度的半径 polar(a, b,'r') %画图 得到 这也是传说中笛卡尔最后一封情书中蕴含的秘密 借这个曲线献给爱七❤

暑假已至,接下来组内成员将会各回各家,各找各妈,这肯定是对本次大数据比赛是很不利的. 接下来我会把任务分配给组员,当然任务会比起初的时候轻一点,因为我认为本次比赛的目的并不是我要求组员做什么,而是我的组员要求自己做什么! 我们现在主要接触的两门语言: MATLAB语言在数据处理方面很牛,它的画图功能也是杠杠的,尤其是3D画图 Python语言是一门近几年很火的语言,学好它对自己肯定只有益处,它的出生很晚,但是短短十多年,它已经稳居计算机语言前三名.尤其是现在的大数据时代,它的代码不仅简单易懂,而

今天使用了所有特征并且用SVM测试数据 理由:SVM可以使用特征将测试集划分区域,比较单调.死板 结果:成绩很不理想,无疑又一次说明随机森林更适合大数据处理 第二次提交数据 用MATLAB运行11次运算结果,提取其中6次及6次以上重复出现的数据,提交结果:分数降低5分本次目的:检测以往数据的准确率 总结:我们的数据中有部分数据错误了至少6次,那么特征还不够完善,接下来的工作还在特征

引言: 在用matlab画柱状图或者其他图的时候,你是否碰到下图这种情况: 乍一看这个柱状图画的有馍有洋的,but,仔细一看你会发现,横坐标标签如果再长一点就不好看啦,甚至会重叠,就像这样: 这样的图怎么能入reviewer老师们的法眼呢,分分钟给你个REJECT!!!!要想论文能通过,还是得从细节入手的啦! SO,我们想办法让横坐标标签旋转一下不就好啦?下面看代码: clc;clear; y=[0.5,0.79,0.45,0.35,0.27,0.31,0.64,0.19,0.54,0.87];