一直以来,在使用MATLAB进行运算的过程中,经常会用到对图像的各种处理,因此需要对图像进行数据转换,因此对经常用到的转换进行整理,方便查看. 1.uint8转化为double用来方便图像的运算: double函数只是将读入图像的uint8数据转换为double类型,一般不使用. 常用的是im2double函数,将uint8图像转为double类型,范围为0-1,如果是255的图像,那么255转为1,0还是0,中间的做相应改变.MATLAB中读入图像的数据类型是uint8,而在矩阵中使用的数据类

1.uint8,uint16与double 为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像.matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)运算. 概括:uint8,uint16--存储,显示 double---计算数据处理 2.转换 I = rgb2gray(imread(‘dog2.jpg')); %把图像变为灰度图像 f = im2double(I);  % 灰度图转doubl

HSV空间:分别是H(色调)——S(饱和度)——V(亮度) 与HSI颜色空间类似:分别是H(色调)——S(饱和度)——I(强度) 注意: 强度和亮度差不多是一个概念. 饱和度代表的是渗入白光的数量级,白光越多,饱和度越小,白光越少,饱和度越大,表示颜色的纯度更大. 下面是代码: rgb2hsv.m function [h,s,v] = rgb2hsv(r,g,b) %RGB2HSV Convert red-green-blue colors to hue-saturation-value. %

在Matlab R2013a 和R2014a中已经实现MSER特征的提取. 一.函数detectMSERFeatures 输入的是M*N的灰度图片.可以指定阈值刻度,区域范围,感兴趣区域等参数. 输出的是MSERRegions class,即框住区域的椭圆由椭圆中心的坐标,椭圆的长短轴,椭圆的方向(有长轴与x方向形成的角),即区域内所有像素的坐标. Detect MSER features and return MSERRegions object Syntax · regions = dete

可以参考官方的说明文档: http://cn.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/get-started-with-matlab-engine-for-python.html MATLAB Engine API的使用文档: http://cn.mathworks.com/help/matlab/matlab-engine-for-python.html 原材料: 1.MATLAB 2015a  32位的 2.Python 2.7.13    32位

http://blogs.mathworks.com/loren/2007/03/01/creating-sparse-finite-element-matrices-in-matlab/ Loren on the Art of MATLAB March 1st, 2007 Creating Sparse Finite-Element Matrices in MATLAB I'm pleased to introduce Tim Davis as this week's guest blogge

上上篇的博客已经提到如何配置环境,即如何在asp.net中调用matlab生成的dll文件.这篇博客打算做个笔记,那就是matlab和C#数据类型如何转换.随着需求的增加,我会不断增加新的类型转换. (1)C#二维数组转为Matlab矩阵 //这段代码主要就是将C#的二维数组转为Matlab的矩阵 double[,] frontDrawDataArray = new double[250, 290]; double[,] sideDrawDataArray = new double[250, 2

MATLAB元胞数组 元胞数组: 元胞数组是MATLAB的一种特殊数据类型,可以将元胞数组看做一种无所不包的通用矩阵,或者叫做广义矩阵.组成元胞数组的元素可以是任何一种数据类型的常数或者常量,每一个元素也可以具有不同的尺寸和内存占用空间,每一个元素的内容也可以完全不同,所以元胞数组的元素叫做元胞(cell).和一般的数值矩阵一样,元胞数组的内存空间也是动态分配的. (1)元胞数组的创建 >> a={'matlab',20;ones(2,3),1:10} a = 'matlab'        

matlab的cell数组 元胞数组: 元胞数组是MATLAB的一种特殊数据类型,可以将元胞数组看做一种无所不包的通用矩阵,或者叫做广义矩阵.组成元胞数组的元素可以是任何一种数据类型的常数或者常量,每一个元素也可以具有不同的尺寸和内存占用空间,每一个元素的内容也可以完全不同,所以元胞数组的元素叫做元胞(cell).和一般的数值矩阵一样,元胞数组的内存空间也是动态分配的. (1)元胞数组的创建 >> a={'matlab',20;ones(2,3),1:10} a = 'matlab'     

第3章 灰度变换与空间滤波(1) 3.1 简介 空间域指的是图像平面本身,这类方法是以对图像像素直接处理为基础的.本章主要讨论两种空间域处理方法:亮度(灰度)变换与空间滤波.后一种方法有时涉及到邻域处理或空间卷积. 本章讨论的空间域处理由下列表达式表示: \[g(x,y)=T[f(x,y)]\] 其中,\(f(x,y)\)为输入图像,\(g(x,y)\)为输出图像, \(T\)是对图像\(f\)的算子,作用于点\((x,y)\)定义的邻域.此外,\(T\)还可以对一组图像进行处理,例如为了降低噪

原文地址C++矩阵库 Eigen 快速入门 不仅有函数的基本形式,还有对应的matlab函数,用起来很方便. Eigen 矩阵定义 #include <Eigen/Dense> Matrix<double, 3, 3> A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix<double, 3, Dynamic> B; // Fixed rows, dynamic cols. Matrix<double, Dynam

imagedata_comb=imagedata_ebic*addnumber_ebic+imagedata_sem*addnumber_sem; %注意溢出啊!!!uint8最大值是255,也就是说加起来大于255的都变为了255!!! 在图像处理中,B=double(A),B=im2double(A),B=mat2gray(A)这三个函数有什么不同啊,在进行数据类型转换时应该用哪个呢? double函数只是将读入图像的uint8数据转换为double类型,一般不使用,常用的是im2doubl

// A simple quickref for Eigen. Add anything that's missing. // Main author: Keir Mierle #include <Eigen/Dense> Matrix<double, 3, 3> A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix<double, 3, Dynamic> B; // Fixed rows, dynamic cols.

访问矩阵元素 >> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]; >> x=A(2,3)% 双下标访问 x = 6 >> x=A(2)% 单下标访问 x = 4 单下标访问时相当于访问A所转成的向量的元素. >> A(3:6) ans = 7 2 5 8 >>y4=A(:,1:2)%提取A的前两列元素 y4 = 1 2 4 5 7 8 >>y5 = A(1,:)%提取A的第一行元素 >> y5 = A(1,:) y5 =

Eigen为Matlab转换为C++提供了一个简单的语法级别的代码迁移工具. 对一些代码进行了扩充,以便程序由Matlab到Eigen的移植................... 参考链接:http://eigen.tuxfamily.org/dox/AsciiQuickReference.txt // A simple quickref for Eigen. Add anything that's missing. // Main author: Keir Mierle (对浮点数的计算使用M

在MATLAB和Python之间建个接口,从Python中调用MATLAB脚本或者是MATLAB的函数.内容不是很难,毕竟现成的接口已经有了,在这儿记录一下API使用的一些事项. 注:本篇使用的是MATLAB R2017a,windows 10系统. 相关链接 https://www.mathworks.com/help/matlab/matlab-engine-for-python.html https://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_extern

今天做图像处理时,看到一个矩阵的处理,简要谈谈下面几段代码: 首先是介绍矩阵(说明:在matlab中无是数组还是矩阵都是按列来存储的) 首先是一些特殊矩阵的建立 zeros(m,n)%建立全0矩阵 ones(m,n)%建立全1矩阵 eye(m,n)%建立对角线全为1 的矩阵 rand(m,n)%(0,1)随机分布的矩阵 randn(m,n)%相比上一个,均值为0,方差为1 magic(m,n)%魔方矩阵 对于矩阵的建立和元素访问,很多和前面介绍的数组相同 下面看图访问矩阵 访问矩阵元素可以用单下

1. MATLAB对应C#的数据类型主要在引入的父类库MWArray当中.有如下对应规则 .NET TYPE MWArrayTYPE MATLAB Type System.Double MWNumericArray double System.Number MWNumericArray double System.Float MWNumericArray single System.Byte MwNumbericArray int8 System.Short MWNumbericArray  

转自:http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/07/3006334.html 一.自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术.和普通的直方图均衡算法不同,AHE算法通过计算图像的局部直方图,然后重新分布亮度来来改变图像对比度.因此,该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节. 不过,AHE有过度

环境:Win7 64位 + Matlab R2010a 本次分析的函数为im2uint8,这个函数在图像处理中要用到,主要把图像数据类转换到uint8 uint8函数有效的输入的图像数据类为:logical,uint8,uint16,double,single和int16 如果输入类型为logical,则输入数据为1时转换为255,数据为0还是0. 如果输入类型为uint8,则输入数据保持不变. 如果输入类型为uint16,则输入数据除以255,然后四舍五入. 如果输入数据为double,则输入

声明:本文涉及到的行数皆指本文提供的附件imadjust.m的代码中行数 本文只讨论imadjust函数是一种用法,即 J = IMADJUST(I,[LOW_IN; HIGH_IN],[LOW_OUT; HIGH_OUT],GAMMA) 处理效果如下图 图像矩阵I要求数据类型uint8.uint16.double.single和int16,[LOW_IN HIGH_IN]和[LOW_OUT HIGH_OUT] 要求范围都要在[0 1]区间中,不然会出问题. 1.函数首先获得输入参数(行97)