比如有图像1,将其旋转n度得到图像2,问如何比较两张图像得到旋转的度数n. 算法思路参考logpolar变换: 1.从图像中心位置向四周引出射线. 2.计算每根射线所打到图像上的像素累计和,得到极坐标灰度曲线. 3.比较两张图的灰度曲线,得到最相关的偏移位置,即为两张图像的旋转角度. 原图: 旋转了10°的图像: 灰度曲线: 代码如下: main.m clear all; close all; clc; img1 = imread('lena.jpg'); img2 = imrotate(img

最近公司项目用到手机拍照的问题,好不容易在网上copy了一些代码,但是运行起来一大堆bug,先是三星手机上运行程序直接崩掉,debug了一下原来是onActivityResult中data返回为空,找了资料,说是部分手机,特别是三星手机会出现这个问题,那不行啊,得解决问题,总不能提示用户换手机吧,既然不能接收到data,那就直接拿uri操作呗,好不容易解决掉这个问题,又出现了OOM的问题,再接着还出现了图片角度不对的问题,所幸是都解决啦,现在把代码提取出来,方便下次使用,先看运行的效果.

matlab在图片上画框 之前写过一个MATLAB在图片上画框的代码, http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/17262811 最近使用后发现效果不好,貌似有个bug,这里做更改, function [state result] = draw_rect(img, rectVec, showOrNot) %img: input color image %rectVec: input vector of rect draw on image.

step1:读取选择的图片,并转为base64: function ImgToBase64 (e, fn) { // 图片方向角 //fn为传入的方法函数,在图片操作完成之后执行 var Orientation = null;//ios选择上传图片是图片角度问题 var base64 = false; var max_size = 480 * 1024;//单位B,图片最大尺寸 var ratio = 0.99; if (window.File && window.FileList &am

在使用文件上传属性时,一直好奇图片上传的大小时如何计算的,最近在使用中认识到的计算方式:  首先,图片大小的存储基本单位是字节(byte).每个字节是由8个比特(bit)组成.所以,一个字节在十进制中的范围是[0~255],即256个数. 再来说说图片怎么计算出大小的吧 1.图像占用内存空间的大小:分辨率 * 位深 / 8 2.分辨率:宽 * 高 (其中这些属性都可在图片的属性栏中查看到) 具体计算方式: 宽*高*位深/8/1024 得出的就是图片的大小(KB) 但是这里我更倾向于反向利用H5的

/// 计算三点之间的角度 /// /// - Parameters: /// - p1: 点1 /// - p2: 点2(也是角度所在点) /// - p3: 点3 /// - Returns: 角度(180度制) func getAnglesWithThreePoints(p1:CGPoint,p2:CGPoint,p3:CGPoint) -> Double { //排除特殊情况,三个点一条线 if (p1.x == p2.x && p2.x == p3.x) || ( p1.y

当使用MATLAB画图时,需要将图片复制到word中,会发现图片有一个白色的边框,在论文的排版中是一个影响美观的问题 例如: >> x = 0:10; >> y = sin(x); >> plot(y), 图像显示如下: 当使用MATLAB复制图片到论文中时,直接选择copy figure时的显示效果中图片的四周有空白区域,图片离上下行文字距离远,显示如下:(为了方便观察图片保存为png格式,白色边框显示为黑色,以利于观察此问题) 解决方法: 如何解决这种问题呢? 点击

js Code: <script> $width = $(imgobj).width(); //图原始宽 $newheight = $(imgobj).height(); //图原始高 $w = 693; //最小宽度 $h = 840; //最大宽度 //计算图片比例高度 $A=$w / $h; $A1=$width/$newheight; if($A1>$A){ $width=$w; $newheight=$w/$A1; }else if($A1<$A){ $height=$h

介绍使用matlab读写图片,读取图像序列,读取AVI视频的方法: 一.读写图像 使用matlab读一幅图像,并另存 % Filename: ImageReadWrite clc; clear; i = imread('D:\\aa3.bmp');%打开D:\\aa3.bmp图像 imshow(i); %显示图像 imwrite(i, 'D:\\aa4.jpg');%将图像另存为D:\\aa4.jpg 使用matlab读写还可以进行图片格式转换,将jpg图像转换成256色灰度图像: % File

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 =

matlab中处理图像像素点数据: img1=double(imread('lenna.bmp')); matlab中imshow图片,要先转换成uint8: subplot(1,2,1),imshow(uint8(img1)),title('original');subplot(1,2,2),imshow(uint8(img2)),title('after'); matlab图像处理关于unit8的问题_百度知道 https://zhidao.baidu.com/question/545122

matlab的绘图和可视化能力是不用多说的,可以说在业内是家喻户晓的. Matlab提供了丰富的绘图函数,比如ez**系类的简易绘图函数,surf.mesh系类的数值绘图函数等几十个.另外其他专业工具箱也提供了专业绘图函数,这些值得大家深入学习好久. 今天我只是讨论下如何保存这些由Matlab绘制出来的图像呢?当然借助第三方截图软件,就算了! 1.使用imwrite 函数 如图像是img,则可以使用 imwrite(img,'result.jpg'); 这种方法保存图像大小和显示的大小事一样的.

图片减去均值后,再进行训练和测试,会提高速度和精度.因此,一般在各种模型中都会有这个操作. 那么这个均值怎么来的呢,实际上就是计算所有训练样本的平均值,计算出来后,保存为一个均值文件,在以后的测试中,就可以直接使用这个均值来相减,而不需要对测试图片重新计算. 一.二进制格式的均值计算 caffe中使用的均值数据格式是binaryproto, 作者为我们提供了一个计算均值的文件compute_image_mean.cpp,放在caffe根目录下的tools文件夹里面.编译后的可执行体放在 buil

http://hi.baidu.com/dreamflyman/item/11e920165596280fd0d66d9f >> syms k;>> kfac=sym('k!');>> subs(kfac,k,10) ans = 3628800 >> subs('x!',10) ans = 3628800 其实,以上程序还可以求更大的数的阶乘,只不过即使算出来为Inf,似乎没有什么用处. http://www.zdh1909.com/html/matlab/

一.差分与微分 我自己的理解. 二.求解 2.1 矩阵 这就是matlab的计算结果.太小的话放大些: c = 4 5 9 7 2 1 5 2 6 >> [x,y]=gradient(c) x = 1.0000 2.5000 4.0000 -5.0000 -3.0000 -1.0000 -3.0000 0.5000 4.0000 y = 3.0000 -3.0000 -8.0000 0.5000 -1.5000 -1.5000 -2.0000 0 5.0000 先看x,x就是矩阵的横向梯度,怎

夜深人静时分,宿舍就我自己,只有蚊子陪伴着我,我慢慢码下这段文字............ 感觉知识结构不完善:上学期看论文,发现类间离散度矩阵和类内离散度矩阵,然后百度,找不到,现在学模式识别,见了,发现是数学公司,不过老师不讲........ 一.问题来源 今天有个意想不到的收货,下午讲课的时候遇到一个人主动加我,来自南京信息工程大学的某X(处于隐私保护,未经李某X同意,笔者不敢公开其信息),下面是他的话:很久没去博客园了....现在只有matlab版本的一些hash算法;我现在主要就是在研究

实验的过程中,经常需要对所采集的数据进行频谱分析,软件的选择对计算速度影响挺大的.我在实验过程中,通常使用Origin7.5来进行快速傅里叶变换,因为方便快捷,计算之后,绘出来的图也容易编辑.但是当数据容量太大,达到100M大小,这时候使用Origin7.5进行快速傅里叶变换,运算速度非常慢,甚至运算不出来. 对大容量的数据进行快速傅里叶变换,我使用Matlab,运算速度比Origin7.5快很多.但是使用Matlab进行FFT时,需要进行一些小的处理,才能使运算结果与使用Origin7.5进行

谈起Wookmark我想做过前端的大侠都不会觉得陌生,它就是远近闻名的流布局jQuery插件,这个插件使用起来非常简单,需要引入两个js: 1.<script src="/js/jquery-1.10.2.min.js"></script> 2.<script src="js/jquery.wookmark.min.js"></script> 因为Wookmark是基于jQuery编写的插件,自然是少不了jQuery.

matlab是标准的,numpy相当于转置后计算 >> x = [2,0,-1.4;2.2,0.2,-1.5;2.4,0.1,-1;1.9,0,-1.2] x = 2.0000    0            -1.4000 2.2000    0.2000    -1.5000 2.4000    0.1000    -1.0000 1.9000    0            -1.2000 >> cov(x) ans = 0.0492        0.0142      0

matlab的绘图和可视化能力是不用多说的,可以说在业内是家喻户晓的.Matlab提供了丰富的绘图函数,比如ez**系类的简易绘图函数,surf.mesh系类的数值绘图函数等几十个.另外其他专业工具箱也提供了专业绘图函数,这些值得大家深入学习好久.今天我只是讨论下如何保存这些由Matlab绘制出来的图像呢?当然借助第三方截图软件,就算了!1.直接另存为在figure中使用菜单file——>saveas——>选择保存形式(fig,eps,jpeg,gif,png,bmp等),这个的缺点是另存为的

一重定积分 1. Z = trapz(X,Y,dim) 梯形数值积分,通过已知参数x,y按dim维使用梯形公式进行积分 %举例说明1 clc clear all % int(sin(x),0,pi) x=0:pi/100:pi; %积分区间 y=sin(x); %被积函数 z = trapz(x,y) %计算方式一 z = pi/100*trapz(y) %计算方式二  运行结果 被积函数曲线 2.[q,fcnt]= quad(fun,a,b,tol,trace,p1,p2...) 自适应sim