function [state,result]=draw_rect(data,pointAll,windSize,showOrNot) % 函数调用:[state,result]=draw_rect(data,pointAll,windSize,showOrNot) % 函数功能:在图像画个长方形框 % 函数输入:data为原始的大图,可为灰度图,可为彩色图 % pointAll 框的左上角在大图中的坐标(每行代表一个坐标), % 注意:在图中的坐标系为第一列为y,第二列为x(很奇怪的) % w

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

了解在 HTML 中调整图像大小的不同技术.何时应避免在浏览器端调整大小,以及在 Web 上操作和提供图像的正确方法. 如果您的图像不适合布局,您可以在 HTML 中调整其大小.在 HTML 中调整图像大小的最简单方法之一是使用标签上的height和width属性img.这些值指定图像元素的高度和宽度.这些值以 px 为单位设置,即 CSS 像素. 例如,原始图像为 640×960. 我们可以渲染它的高度为 500 像素,宽度为 400 像素 <img src="https://ik.im

在本篇文章中,我将介绍如何在C#中来调整你想要的图像大小.要实现这一目标,我们可以采取以下几个步骤: 1.首先要获取你想要调整大小的图像: string path = Server.MapPath("~/Images"); System.Drawing.Image img = System.Drawing.Image.FromFile(string.Concat(path,"/3904.jpg")); 2.将图像转换为Bitmap: Bitmap b = new B

翻译自 某大神在Stack Overflow里的自问自答 (一般我们将Bitmap翻译为位图,但为了更好理解,在本文中我将它翻译成图像): 我们在开发的时候,经常需要从服务器中加载图像到客户端中,但有时手机屏幕较小(服务器传来的图像是大图)导致我们需要重新调整图像的大小以适应手机的屏幕.我们可以使用createScaledBitmap方法来调整图像的大小,可当我们使用createScaledBitmap来得到大量的缩略图后(图像数量较大),会导致许多的内存溢出错误(out-of-memory e

Matlab实现图像错切源代码 %错切im=(imread('robot.jpg'));im1=rgb2gray(im);figure,imshow(im1);[row,col]=size(im1); %获取行数 和 列数 %图像的水平错切G=zeros(row,col);a=pi/6; %水平错切30度b=tan(a);for m=1:row for n=1:col G(round(m+b*n),n)=im1(m,n); endendfigure,imshow(uint8(G)); %图像的垂

使用imhist函数(要先用rgb2gray转化为灰度图像) 利用matlab计算图像直方图函数为imhist() 具体用法: imhist( i );直接显示图像i的灰度直方图: imhist(i,n)n为指定灰度级显示直方图: [count, x] = imhist( i ) 获取直方图信息,count为每一级灰度像素个数,x为灰度级,x也可以在imhist(i,x)中指定,可以通过stem(x,count)画相应直方图: imhist2.m文件: I = imread('E:\work\K

1.理论基础 两个参数  和  一般称作 增益 和 偏置 参数.我们往往用这两个参数来分别控制 对比度 和 亮度 . 你可以把  看成源图像像素,把  看成输出图像像素.这样一来,上面的式子就能写得更清楚些: 其中,  和  表示像素位于 第i行 和 第j列 . 其中,α可以调整图像的对比度,β可以调整图像的亮度. 2.代码如下: #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using n

MATLAB中图像的基本操作 1.读取.显示图片 MATLAB中提供了immread()与imshow()函数读取和显示图片.其中读取函数imread()原型: imread: A = imread(filename, fmt) A是结构体名,用来存储读入的图像数据.filename是读取的文件名,文件名要用”括起来.fmt是读取文件的类型如:jpg.png等等,这个参数可以不输入,由MATLAB自动判断. 显示函数imshow()原型: imshow: imshow(I) I为读取后保存在MA

(opencv08)cv.resize()调整图像大小 img = cv2.resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None) src 输入图片 dsize 输出图片尺寸 fx,fy 沿x轴,y轴的缩放系数 interpolation 插入方式 INTER_NEAREST 最近邻插值 INTER_LINEAR 双线性插值(默认设置).放大图片用这个,速度快.效果也不错. INTER_AREA 使用像素区域关系进行重

原创文章,欢迎转载.转载请注明:转载自 祥的博客 原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46819527 在毕业设计的时候写论文画图,要在一个图像上精确的标记出要处理的区域,用Photoshop或是其他绘图软件难免不精确,而且也不符合懒人思维(以后怎么办,要一劳永逸,嘿嘿),所以就自己写软件吧. 编程思想和注意事项 其实程序的思路很简单,就是在局域外面像素的值(颜色)覆盖掉就行了,但是要注意几点内容. 原图像通道问题(边框颜色问

MATLAB基本函数一 矩阵运算 1.基本算数运算(加减乘除) + -运算要求矩阵维数相同,例m*n * /运算,例A=B*C,B矩阵是m*n矩阵,B是n*p矩阵,则A是m*p矩阵 A/B相当于A*inv(B),A与B的逆矩阵相乘 A\B相当于inv(A)*B 2.点运算.* ./ .^两个矩阵对应元素进行相应运算 3.关系运算<.> <= >= == ~=,表达式成立则为1,否则为0.如果是矩阵, 则按位置逐个进行比较. 4.逻辑运算& | ~ 5.矩阵其他运算 1.矩阵

本文简单记录在Matlab的GUI设计中,复选框的一些使用,比较简单. 简单到直接上代码,就是可能比较容易忘记,使用的时候再翻回来好了. 1 2 3 4 5 6 7 % 复选框,选中后为1,未选中则为0 function chechbox_Callback(hObject, eventdata, handles) if ( get(hObject,'Value') ) SW_Checkbox = 1; else SW_Checkbox= 0; end 另外有关于其初值,可以使用全局变量进行设置(

<?php /** * *函数:调整图片尺寸或生成缩略图 *修改:2013-2-15 *返回:True/False *参数: * $Image 需要调整的图片(含路径) * $Dw=450 调整时最大宽度;缩略图时的绝对宽度 * $Dh=450 调整时最大高度;缩略图时的绝对高度 * $Type=1 1,调整尺寸; 2,生成缩略图 */ $phtypes=array('img/gif', 'img/jpg', 'img/jpeg', 'img/bmp', 'img/pjpeg', 'img/x-

(1)设定双Y坐标 x=0:0.1:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); y3=1-sin(x); [AX]=plotyy(x,y1,x,y2); %双Y坐标的建立 hold on; plot(x,y3); %左侧坐标再叠加波形 set(get(gca,'xlabel'),'string','X-axis'); set(get(AX(1),'Ylabel'),'string','left Y-axis'); set(get(AX(2),'Ylabel'),'string','r

<?php /** * *函数:调整图片尺寸或生成缩略图 *修改:2013-2-15 *返回:True/False *参数: *   $Image   需要调整的图片(含路径) *   $Dw=450   调整时最大宽度;缩略图时的绝对宽度 *   $Dh=450   调整时最大高度;缩略图时的绝对高度 *   $Type=1   1,调整尺寸; 2,生成缩略图 */ $phtypes=array('img/gif', 'img/jpg', 'img/jpeg', 'img/bmp', 'img

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

图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

1.原图像经水平.垂直.水平垂直镜像设置通过mirror函数实现: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('cameraman.tif'); %输入图像 J1=mirror(I,1);%原图像的水平镜像 J2=mirror(I,2);%原图像的垂直镜像 J3=mirror(I,3);%原图像的水平垂直镜像 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500

图像移动涉及到move函数,实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('lenna.bmp'); %输入图像 a=50;b=50;%设置平移坐标 J1=move(I,a,b);%移动原图像 a=-50;b=50;%设置平移坐标 J2=move(I,a,b);%移动原图像 a=50;b=-50;%设置平移坐标 J3=move(I,a,b);%移动原图像 a=-50;b=-50;%设置平移坐