MATLAB中,常常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算.在matlab中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型.如果直接运行imshow(I),我们会发现显示的是一个白色的图像.这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内,即大于1时都是显示为白色,而imshow显示uint8型时是0~255范围.而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了. 通过搜索,

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(

(一)图像几何变换理论知识 (1)图像的平移与比例 图像的平移很简单,平移前后的坐标分别为(x,y)和(x',y'),则满足的关系式为 x'= x +Tx: y'= y +Ty: 其中Tx与Ty分别为对应的偏移量. 图像的比例也很简单,可以描述为:x'=S_x * x;  y'=S_y * y; 那么上述的关系怎么用一个矩阵来表示呢?一个很重要的矩阵来了,那就是变换矩阵T,并且对于二维坐标下的点,一般转化为笛卡尔坐标系下进行计算,用一个三维点表示二维的,只不过把最后一项值置为1,这样一个二维坐标

Matlab操作矩阵的相关方法 下面这篇文章主要是对吴恩达老师机器学习中matlab操作的一个整理和归纳 一.基本操作 1.生成矩阵(ones.zeros) A = [1 2;3 4;5 6]             #生成3行4列的矩阵 B = [1 2 3]                      #B就是一个行向量 C = [1;2;3]                      #定义c为一个列向量 D = 1:0.1:2           #定义开始值为1,步长为0.1,结束值为2

有很多函数有mask,代表掩码,如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算,mask要和矩阵/ROI/的大小相等.大多数函数支持ROI,如果图像ROI被设置,那么只处理ROI部分 少部分函数支持COI,如果COI设置,只处理感兴趣的通道 矩阵逻辑运算  void cvAnd(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, constCvArr* mask=NULL);//  void cvAndS(const CvArr* src,

矩阵和图像的操作 (1)cvCalcCovarMatrix函数 其结构 void cvCalcCovarMatrix(计算给定点的均值和协方差矩阵 const CvArr** vects,//给定向量 int count,//给定向量的组数 CvArr* cov_mat,//结果矩阵 CvArr* avg,//依据flag得到结果 int flags//标记位 ); 标记位參数值极其意义 标志參数的详细标志值 意义 CV_COVAR_NORMAL 计算均值和协方差 CV_COVAR__SCRAM

矩阵和图像的操作 (1)cvSetIdentity函数 其结构 void cvSetIdentity(//将矩阵行与列相等的元素置为1.其余元素置为0 CvArr* arr//目标矩阵 ); 实例代码 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #include <iostream> using namespace std; int main() { double a[3][3] = { {

该文章讲述了Matlab中矩阵的平方和矩阵中每个元素的平方介绍.   设t = [2 4 2 4] 则>> t.^2 ans = 4 164 16 而>> t^2 ans = 12 2412 24 可见t^2是矩阵平方,t.^2是矩阵中每个元素的平方. PS: 若t不是方阵,则t^2会出错

matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

1.图像转换为矩阵 matrix = numpy.asarray(image) Help on function asarray in module numpy.core.numeric: asarray(a, dtype=None, order=None) Convert the input to an array. Parameters ---------- a : array_like Input data, in any form that can be converted to an

矩阵和图像的操作 (1)cvAnd函数 其结构 void cvAnd( //将src1和src2按像素点取"位与运算" const CvArr* src1,//第一个矩阵 const CvArr* src2,//第二个矩阵 CvArr* dst,//结果矩阵 const CvArr* mask = NULL;//矩阵经行像素点与的"开关" ); 程序实例 #include <cv.h> #include <highgui.h> #includ

矩阵和图像的操作 (1)cvAbs,cvAbsdiff,cvAbsDiffS 它们的结构为: void cvAbs( //取src中元素的绝对值,写到dst中 const CvArr* src, const dst ); void cvAbsDiff( //src1减去src2的差的绝对值存入dst const CvArr* src1, const CvArr* src2, const dst ); void cvAbsDiffs( //src中每一个元素减去value存入dst中 const

矩阵和图像的操作 (1)cvInRange函数 其结构 void cvInRange(//提取图像中在阈值中间的部分 const CvArr* src,//目标图像 const CvArr* lower,//阈值下限 const CvArr* upper,//阈值上限 CvArr* dst//结果图像 ); 实例代码 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #include <iostream

矩阵和图像的操作 (1)cvCrossProduct函数 其结构 void cvCrossProdust(//计算两个三维向量的叉积 const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst ); 实例代码 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #include <iostream> using namespace std; int main()

我们在Android中经常会使用SurfaceView编写自定义的摄像头,可是有的时候会经常会出现图像的变形,我们就会很郁闷的问这到底是为什么呢?其实这个最根本的原因是SurfaceView和PreViewSize的尺寸不是同一个比率. 所谓PreViewSize就是在预览的时候帧数据的尺寸,SurfaceView是用来预览Camera的视图,它的尺寸也就是Screen全屏时候的大小.还有一个重要尺寸的是PictureSize,这个是拍照后图片的尺寸,就是所保存的结果图片的大小. 所以解决刚刚问

任务刚刚做完,就迫不及待的来写写在OpenCV中常见的几类数据类型: 在使用OpenCV时我们时常会碰到IplImage这个数据类型,IplImage就是我们通常说的“图像”进行编码的基本结构,这些图像可能是灰度,彩色,四通道的,其中每个通道可以包含任意的整数或者浮点数.因此,该类型比常见易于理解,比三通道的RGB彩色图像更为通用(这与计算机的取值有关). 虽然OpenCV是由C语言实现的,但是它使用的结构体也是遵循面向对象的思想设计的.实际上,IplImage是由CvMat派生的,而CvMat

1.图像转换为矩阵 matrix = numpy.asarray(image) 2.矩阵转换为图像 image = Image.fromarray(matrix)

矩阵和图像的操作 (1)cvConvertScale函数 其结构: void cvConvertScale( //进行线性变换,将src乘scale加上shift保存到dst const CvArr* src,//原矩阵 CvArr* dst,//结果矩阵 double scale = 1.0,//因子 double shift = 0.0//加权 ); 实例程序 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h&g

Matlab进行矩阵填充时可以填充空矩阵,相当于空矩阵不存在,例如一下代码: P_RES = [ P_xv P_xvy P_xv*dy_dxv'; P_yxv P_y P_yxv*dy_dxv'; dy_dxv*P_xv dy_dxv*P_xvy dy_dxv*P_xv*dy_dxv'+... dy_dhd*Padd*dy_dhd']; 结果是可行的. 而使用C++ Eigen时,使用的填充代码是这样的:     Eigen::MatrixXf  P13,P23,P33,P31,P32;   

cvAbs , cvAbsDiff , cvAbsDiffS cvAdd , cvAddS , cvAddWeighted(可添加权重) #include <cv.h> #include <highgui.h> int main(int argc,char** argv) { IplImage *s1,*s2; s1=cvLoadImage("wukong.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR); s2=cvLoadImage("test.

using iTextSharp.text; using iTextSharp.text.pdf; /// <summary> /// 将IMAGE转为PDF后上传 /// </summary> /// <param name="img"></param> /// <param name="strUpLoadPdfPath"></param> /// <param name="s