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,

图像大小:640×512 8位灰度图 %% 生成图像 %大小:* %类型:灰度图 %灰度值:列按照0-255渐变,故命名为column shade. clc,clear all,close all; %输入的图 ima=double(imread('lenna2.bmp'));%原图 ima=rgb2gray(ima); ima(:,:)=; : &&j<= ima(:,j)=j-; elseif j>=&&j<= ima(:,j)=j-; else im

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

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(

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,

Matlab矩阵创建 1.直接输入数值创建       矩阵元素要用[ ] 括起来,";"代表一行结束,以下创建方式也是合法的,矩阵的元素可以是实数,也可以是复数,复数用a+bi表示     也可以通过冒号创建矩阵   2.利用文件生成 (1)利用m文件生成     先用edit命令或者直接创建一个m文件,在m文件中编写相应的矩阵,在m文件中的矩阵的矩阵名最好不要和m文件的文件名相同.通过m文件名可以调用m文件中的矩阵. m文件的文件名不可以用中文.m文件创建矩阵一般用于大型矩阵的创建

php 图片 中文验证码 <img src="verify_image.php" alt="点此刷新验证码" name="verify_code" width="65" height="20" border="0" id="verify_code" onclick="document.getElementById('verify_code').src=

矩阵转置是matlab最基本的操作了,但这个基本操作,也是很多初学者容易出现问题的地方.本帖通过几个实例演示matlab矩阵转置的操作. 方法一:'  运算符与  .'  运算符 >>a = rand(3,5) a = 0.9340    0.4694    0.1622    0.5285    0.2630     0.1299    0.0119    0.7943    0.1656    0.6541     0.5688    0.3371    0.3112    0.6020

作为一个前端工程师切图这个步骤是必不可少的,方式多种多样,有和切图工具的,也有是把要切的图层元素或者组直接新建保存成文件的,现在photoshop cc2015,可以让你轻松切图,摆脱繁琐的切图步骤. 如何使用PhotoshopCC生成图像资源新功能,看PS怎么自动导出自定义大小.格式.名称的文件.web设计图片分层导出的有效工具!我们可以让Photoshop自己随时导出我们设置大小.格式.压缩品质的图像,web设计的一大亮点. 生成图像资源功能启用和导出位置 1.在Photoshop中点击“编

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] = { {

矩阵的知识点之多足以写成一本线性代数. 所以我们把矩阵的运算封装成矩阵类.以C++为主进行详解. 点击这里可以跳转至 [1]矩阵汇总:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287369.html [2]矩阵生成:现在的位置 [3]矩阵加减:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287403.html [4]矩阵点乘:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287324.html

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

1. cv2.calc([img], [0], mask, [256], [0, 256])  # 用于生成图像的频数直方图 参数说明: [img]表示输入的图片, [0]表示第几个通道, mask表示掩码,通常生成一部分白色,一部分黑色的掩码图, [256]表示直方图的个数, [0, 256]表示数字的范围 图像直方图表示的是颜色的像素值,在单个或者一个范围内出现的频数,一般图像会在某一个颜色区间内呈现较高的值 一只小猫,即其(0-255)的像素点的直方图分布情况,我们可以看出其在100-20

matlab矩阵内存预分配就意味着,划定一个固定的内存块,各数据可直接按"行.列指数"存放到对应的元素中.若矩阵中不预配置内存.则随着"行.列指数"的变大.MATLAB就必须不断地为矩阵找到新的"空的内存",从而导致"建造矩阵"的速度大大下降. Hilbert矩阵的数学描写叙述 Hilbert矩阵是著名的"坏条件"矩阵,当中其第(i,j)元素的表达式是a(i,j)=1/(i+j-1). 代码比較: % 20

生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network)由Goodfellow等人于2014年提出,它可以替代VAE来学习图像的潜在空间.它能够迫使生成图像与真实图像在统计上几乎无法区别,从而生成相当逼真的合成图像. 1.GAN是什么? 简单来说就是由两部分组成,生成器generator网络和判别器discriminator网络.一部分不断进化,使其对立部分也不断进化,实现共同进化的过程. 对GAN的一种直观理解是,想象我们想要试图生成一个二次元头像.一开始,我们并

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()

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