利用edge()函数提取图像轮廓,绘制出对象的边界和提取边界坐标信息,matlab实现代码如下: close all;clear all;clc; % 提取图像轮廓,提取图像边缘 I = imread('yifu.jpg'); c = im2bw(I,graythresh(I)); figure; subplot(131);imshow(I); c = flipud(c); %实现矩阵c上下翻转 b = edge(c,'canny'); [u,v] = find(b); %返回边界矩阵b中非零元

基于ArcGIS有多重办法可以提取影像边界,比如常用的有以下几种方式: a.System Toolboxes --> 3D Analyst Tools --> Conversion --> From Raster --> Raster Domain b.System Toolboxes --> Conversion Tools --> From Raster --> Raster to Polygon c.利用镶嵌数据集Footprint图层的方法来获取 其中每一

matlab 等值线函数 contour contour是等高线绘制函数我并没怎么用过这个函数,只是参照help将上面的英文翻译一下,如果有错误,请大家提出来.contour(Z)根据矩阵Z画出等高线,Z是以x,y为平面的高度.Z必须是一个至少二维的矩阵.等高线的数量和水平线的值将根据Z值的最小值和最大值自动选择.x,y轴的范围是[1:n]和[1:m],[m,n]=size(Z)contour(Z,n)用n条水平线来绘制Z的等高线.contour(Z,v)是以向量v中的数据来绘制矩阵Z的等高线.

Caffe 提供了matlab接口,可以用于提取图像的feature.

1.前言 客户手里有一些经过裁剪的不规则多边形影像数据(如图例所示),希望能批量获取该类影像的边界信息,即影像对应的面信息,边界线信息.这里我们提供一种利用镶嵌数据集Footprint图层的方法来获取,面,及边界线信息的方法. 2.基本概念与术语 基本概念 镶嵌数据集(Mosaic Dataset)是ArcGIS 10推出的管理栅格数据的影像新技术.它是一项由栅格数据集和栅格目录相结合的混合技术,采用与非托管的栅格目录相一致的方法管理栅格数据.因此,可以对数据集进行索引,并且可对集合执行查询.它

关键词: 省市区三级, 乡镇四级, 全国, 行政区划, 坐标边界, 矢量数据, 地理围栏, 免费下载, 2018 2019 2020 2021 2022年份, 最新数据, 长期更新, 开源维护, 支持SHP GeoJSON SQL格式, 支持导入数据库 全国省市区三级坐标边界数据 数据大小:13MB+压缩包 解压后130M+ 数据来源:高德开放平台 文件格式:csv通用纯文本格式 (可转换成shp.geojson.sql.导入数据库) 文件名:ok_geo.csv.7z 坐标系:默认GCJ-02

无类别,图像混合放置: clear close all addpath ./matlab model= './models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt'; weights= './models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel'; mean = load('./matlab/+caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.mat'); net

1.不精确 set(gca,'XMinorTick','on') 这样的话知识x轴显示了细的密度,网格线并没有变. 2.精确 set(gca,'xtick',-1:0.1:1); set(gca,'ytick',-1:0.1:1);

%函数名netplot %使用方法输入请help netplot %无返回值 %函数只能处理无向图 %作者:tiandsp %最后修改: function netplot(A,flag) %调用方法输入netplot(A,flag),无返回值 %A为邻接矩阵或关联矩阵 %flag=1时处理邻接矩阵 %flag=2时处理关联矩阵 %函数只能处理无向图 %邻接矩阵表示无向图 ND_netplot(A); return; end %关联矩阵表示无向图 [m n]=size(A); %关联矩阵变邻接矩阵

本文主要总结一下在matlab中可用于进行轮廓提取的函数. 1 bwperim 根据参考资料[2]的提示,可以使用bwperim()函数进行轮廓提取,具体代码如下: %读取原图im = imread( filepath ); imshow(im);title('原图'); % 转二值图像bw = im2bw( im ); %轮廓提取 contour = bwperim(bw); figureimshow(contour);title('轮廓')    原图和所提取的轮廓分别如图1和图2所示. 图

基于matlab工具箱提取图像中的多目标特征(代码如下): 代码前面部分为提取图像的边界信息,调用了后面的遍历函数Pixel_Search,函数实现方法见后~ %%ROI Testing close all; clear all; clc; I=imread('Test.png'); I=rgb2gray(I); I=I(:,:); [m,n]=size(I); I_BW=I; :m :n I_BW(Row1,Clo1)=; else I_BW(Row1,Clo1)=; end end end

本文结合matlab 软件解释二维坐标系下的平移,旋转,缩放 首先确定点在二维坐标系下的表达方法,使用一个1*3矩阵: Pt = [x,y,1] 其中x,y 分别为点的X,Y坐标,1为对二维坐标的三维扩充,即将二维坐标平面上的点移动到三维坐标面Z=1上来,这样的变化并没改变图形的形状,这种变化叫做齐次变换. pt移动dx dy 后可得到移动后的点为pt’[x+dx,y+dy,1] 可以由如下关系表示 Pt’ = pt*Move.其中: 类似的,假设x y 放大系数为sx sy 那么有如下矩阵:

一般咱们都是导入cad的是坐标不带高程,那么怎么在cad中导入坐标高程的三维坐标呢,在不需要cass的情况下还能计算方量呢?而且还能批量提取出这些坐标高程的三维参数. 这些都是工作中非常常用的技能,不,不能算技能,充其量算是工作需要的一些小技术.下面我来们共同探讨下cad与三维坐标的相关用法 一.cad批量导入三维坐标 还是以前的那篇文章http://www.cnblogs.com/wlone/archive/2013/03/18/3283366.html,只是在poitn x,y 后面加个高程

前言:没用cookie管理器去管理cookie是因为它自动匹配的cookie不对 1.已登录接口为案例,查询接口需要依赖登录后返回的cookie 2.首先调登录接口 可以看到 响应头里面返回了一串cookie 3.使用jmeter正则表达提取器.可以将我们想要的内容提取出来各配置项介绍: APPly to:作用范围(返回内容的断言范围) 1.Main sample and sub-samples:作用于主节点的取样器及对应子节点的取样器 2.Main sample only:仅作用于主节点的取样

之前的文章讲述了肺结节CT影像数据特征提取算法及基于MATLAB GUI设计的肺结节CT影像特征提取系统.本文将讲述几个主要部分的代码实现,分别是预处理.灰度特征提取.纹理特征提取.形态特征提取数据. 一.预处理部分代码 1.读取肺结节CT数据和专家标记的mask数据 function [ sData ] = read_dcm_mask( dcmPath,maskPath,Ng ) function [ sData ] = read_dcm_mask( dcmPath,maskPath,Ng )

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线. 以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Can

1.坐标轴的视点(viewpoint):从哪个方向看整个坐标系统,这决定了坐标轴的方向和位置,通过view函数实现视点的设置:view([z y ]):(将坐标系统想象为一座房子,而自己是个会飞的天使,最初你在房子的北,海拔角度为0的位置,这是时你的视角是view[0 0],之后可以根据需要设置z和y的值,分别是绕房子转动的方向,和沿空间轴向上妃的高度)z表示视角沿z轴(正方向)旋转的角度,y表示视角沿y轴(水平面)旋转的角度2.坐标轴显示.关闭.样式axis off; % 去掉坐标轴axis

一.三维绘图1.曲线图plot3(X1,Y1,Z1,...):以默认线性属性绘制三维点集(X1,Y1,Z1)确定的曲线plot3(X1,Y1,Z1,LineSpec):以参数LineSpec确定的线性属性绘制三维点集plot3(X1,Y1,Z1,'PropertyName',PropertyValue,...):根据指定的属性绘制三维曲线theta = 0:0.01*pi:2*pi;x = sin(theta);y = cos(theta);z = cos(4*theta);plot3(x,y,

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至参数空间,变换公式如下: 变换以后,图像空间与参数空间存在以下关系: 图像空间中的一点在参数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线. 下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Canny

开发背景: 医生在实际使用PACS软件观察病灶时,经常会测量不规则病灶的周长和面积,使用画笔工具勾勒比较耗时且准度欠佳, 或者在标记人工智能训练样本时少则几百张,多则几千张,为极大减少耗时和极大提高工作效率,故开发此功能用来自动勾勒病灶范围并自动测量. 国际惯例,先看效果: 思路流程概览: ①以鼠标按下作为漫水算法中心点向外扩散填充 ②裁剪最大外接矩形,缩小计算范围 ③灰度转换 ④Canny算子或Sobel算子提取轮廓 ⑤背景降噪 ⑥提取边界轮廓 ⑦设置容差范围 ⑧可变多边形坐标转化 ⑨缩放.平

本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形(准确的说,应该是闭合图像). 在Matlab2010a中可以实现. 附录效果图: %颗粒圆度 clear;close all; %% %读取源图像 I = imread('999.png'); figure;imshow(I); %% %灰度化.取反 h = rgb2gray(I); figure;imshow(h);%灰度图像 h = imcomplement(h);%取反 figure;imshow(h); %% %中值滤波.二值化 h = medf