参考: https://jingyan.baidu.com/article/456c463b41de5f0a5831448e.html matlab在图像处理方面,具有很强大的应用.下面将分享如何使用matlab对图片的RGB三色进行提取并显示. 工具/原料   电脑 已注册的MATLAB 方法/步骤     首先通过函数对图片进行读取并显示. image = imread('杯子.jpg'); imshow(image) 运行后图片如图.   接下来对红色分量进行提取并显示. image =

如图,这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度,所以需要对图像做过滤,只留下红色部分. 一开始的想法是分别找到RGB值,然后找到红色区域的部分保留就可以了,不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围,所以要把图片转化到HSV空间中去. 在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦. IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 ); cvCvtColor(image,hsv,CV_BGR2HSV); opencv 的H范围是0~1

目标:当SD卡拔出时,返回首页,栈中的activity都要清楚,只留下首页的activity 我在清单中注册了一个静态广播: <receiver android:name="com.panocean.kepler.application.UsbBroadCastReceiver" > <intent-filter android:priority="1000" > <action android:name="android.i

package com.example.yanlei.wifi; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; import android.os.Bundle; import android.support.v7.app.AppCompatActivity; import android.view.View; import android.view.View.OnClickListener; imp

华硕XtionPro类似Kinect,都是体感摄像机,可捕捉深度图和彩色图. 具体參数见:http://www.asus.com.cn/Multimedia/Xtion_PRO_LIVE/specifications/ 实验设定的深度图和彩色图大小都是640*480,规格上说彩色图支持更大分辨率.实測假设将彩色图设定为更大分辨率则会自己主动改为320*240 彩色图 未配准时的深度图 配准到彩色图后的深度图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQ

filter 方法使用给定的回调函数过滤集合的内容,只留下那些通过给定真实测试的内容: $collection = collect([1, 2, 3, 4]); $filtered = $collection->filter(function ($value, $key) { return $value > 2; }); $filtered->all(); // [3, 4] 實例代碼: //商家 $business= Business::Status(1)->get(); //帥

/// <summary>/// 清除html中的标记,只留下文字./// </summary>/// <param name="HTML"></param>/// <returns></returns>public string ClearHTMLTags(string HTML){    if (string.IsNullOrEmpty(HTML)) return "";    string

git删除所有历史提交记录,只留下最新的干净代码 1.Checkout git checkout --orphan latest_branch 2. Add all the files git add -A 3. Commit the changes git commit -am "commit message" 4. Delete the branch git branch -D master 5.Rename the current branch to master git bra

使用OpenNI2打开XtionProLive时有个问题,彩色图分辨率不管怎样设置始终是320*240,深度图倒是能够设成640*480,而OpenNI1.x是能够获取640*480的彩色图的. 彩色图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbWFzaWJ1YWE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""&

matlab怎样看图像是彩色还是灰度_莹莹_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_76088a1f0101diq0.html 解决一: isrgb(A) 如果A是RGB图像返回1,否则0:isgray(A) 同:lol 解决二: imread图片后在matlab界面的左边会显示读取的图像矩阵如果是灰度图像 那么是a*b如果是彩色图像 那么是a*b*3 判断图像是灰度还是彩色: rgb=imread(file); %读入图像mysize=size(rgb);if

最基本的读图函数:imread imread函数的语法并不难,I=imread('D:\fyc-00_1-005.png');其中括号内写图片所在的完整路径(注意路径要用单引号括起来).I代表这个图片灰度值(0~255)组成的二维矩阵. 引申问题出现了,当你需要读不同路径下(比如不同文件夹)里的图片时,你需要不停的更换matlab下的文件路径.尽管我们在代码imread函数中已经写了完整路径. 如图: 当读00_3这个文件夹时,必须将路径手动设置过来,不然会报错,显示imread函数有错,找不到

从昨天折腾到今天.再折腾下去我都要上主楼了  大致和灰度图均衡是一样的,主要是不能像平滑什么的直接对R,G,B三个分量进行.这样出来的图像时没法看的.因此我们要对亮度进行均衡.而HSI彩色空间中的分量I代表图像的亮度,和图像的彩色信息无关,所以它是我们perfect的折腾对象. 一.首先,就是把图像从RGB空间转换到HSI空间.原理我就很懒的截图了: (引自<数字图像处理第三版>(中文版)P280) 实现代码如下: void RGBtoHSI(float r,float g,float b,f

基本概念: 图论[Graph Theory]是数学的一个分支.它以图为研究对象.图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系. 图论是一种表示 "多对多" 的关系 图是由顶点和边组成的:(可以无边,但至少包含一个顶点) 一组顶点:通常用 V(vertex) 表示顶点集合 一组边:通常用 E(edge) 表示边的集合 图可以分为有向图和无向图,在图中: (v, w) 表示无

如果你对iconfont有所了解,那你一定对这次iconfont做出的更新产生兴趣.没错,iconfont目前已经升级为iconfont+,并且能够支持大家都很期待的彩色图标. 之前,大家也以文字的形式实现过网页中的图标和特殊字符,现在,使用全新的彩色图标一定更能体现 symbol引用: 这是一种全新的使用方式,应该说这才是未来的主流,也是平台目前推荐的用法.相关介绍可以参考这篇文章 这种用法其实是做了一个svg的集合,与另外两种相比具有如下特点: 支持多色图标了,不再受单色限制. 通过一些技巧

操作: Ctrl+A 全选所有对象, 然后使用滤镜渲染成灰度图, 至于这个RGB比值, 看个人需求, 标准情况下rgb2gray是0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B 原始RGB图 灰度图 补: 如若只想快速预览灰度图的效果, 可View(视图) -> Color display mode(色彩显示模式) -> Gray(灰度)

1. 方法1 BufferedImage grayImage = new BufferedImage(width, height, colorImage.TYPE_BYTE_GRAY); Graphics g = grayImage.getGraphics(); g.drawImage(colorImage, 0, 0, null); g.dispose(); 2. 方法2(不推荐) ColorSpace cs = ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_GRA

matlab自带的biography(产生一个句柄) 可以用于画图 R=[1 1 2 4 1 2 3 3 5 7 3 4 5 6 7 8]; % 起始节点编号 C=[2 3 3 3 4 5 5 6 6 6 7 7 8 8 8 7]; % 起始节点可连接的节点编号 W=[2 8 6 7 1 1 5 1 3 4 2 9 8 6 3 0]; %权重 G=sparse(R,C,W); %产生稀疏矩阵 view(biograph(G,[],'ShowW','ON')); %‘ShowW' ‘ON' 表示显

人眼对绿色的敏感度最高,对红色的敏感度次之,对蓝色的敏感度最低,因此使用不同的权重将得到比较合理的灰度图像.根据实验和理论推导得出以下数值 R: 0.299. G:  0.587. B: 0.114.

软件是MATLAB R2014b 使用的是matlab中已有的函数imresize(); 彩色图像分别对R.G.B三个通道进行插值,之后融合.[imresize函数不用,可以直接插值] clear;clc;close all; Files=dir('D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\*.jpg'); N=length(Files); Names={}; :N Names{k}=Files(k).name; RGB=imread(['D:\文件及下载相

删除表中重复数据,留下ID比较小的行 delete from 表 where [重复字段] in (select [重复字段] from 表 group by 字段 having count([字段]) > 1) and ID not in (select min(ID) from [表] group by [字段] having count([字段])> 1)

2维的热度图 imagesc imagesc(x, y, z),x和y分别是横纵坐标,z为值,表示颜色 imagesc(theta,phi,slc); colorbar xlabel(); ylabel(); sta = '3 objects at (θ,φ,r) : (-30,30,1) (0,0,2) (60,-60,0.5)'; str=sprintf(strcat('3D Imaging Slice at :', num2str(d_max*D/N), '(m)', '\n',sta))