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. %

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

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)

在看imadjust代码时,看到stretchlim函数,特此分析一下,代码注释如下 function lowhigh = stretchlim(varargin) %STRETCHLIM Find limits to contrast stretch an image. % LOW_HIGH = STRETCHLIM(I,TOL) returns a pair of gray values that can be % used by IMADJUST to increase the contr

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

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

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

原代码来自:东莞--小小大神 使用 --聚合函数 SELECT father_key,dbo.String_Agg(department_name) FROM dbo.b_department GROUP BY father_key --首字母大写 SELECT dbo.[Capit](null),dbo.capit('我是 xiaoxiao a') --计算表达式的值 SELECT dbo.Fn_Cacl('1+6*2*(1+1)') --日期时间格式化 SELECT dbo.FormatDa

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c41e2f30101559d.html ****************假设某图像数据A(uint8格式)********************** A = 235  200  89  20 >> double(A)                 %返回与原矩阵数值相同但类型为double的矩阵: ans = 235   200 89   20 >> im2double(A)           %返回矩阵

转自:http://blog.csdn.net/fx677588/article/details/53301740 1. matlab图像保存说明 matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数,即1个字节),以此方式存储的图像称作8位图像,好处相比较默认matlab数据类型双精度浮点double(64位,8个字节),自然可以节省很大一部分存储空间.  详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中.例如,彩色图像像素大小是400*3

在matlab中,我们常使用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. 那么如

出处: http://www.cnblogs.com/albert-struggle/archive/2012/05/22/2512744.html 1.格式化货币(跟系统的环境有关,中文系统默认格式化人民币,英文系统格式化美元) string.Format("{0:C}",0.2) 结果为:￥0.20 (英文操作系统结果:$0.20) 默认格式化小数点后面保留两位小数,如果需要保留一位或者更多,可以指定位数 string.Format("{0:C1}",23.15

记得之前在刷笔试题的时候就看见过这个问题,发现当时上网百度后又忘了. 最近在看CryEngine3引擎代码的时候又晕了,趁现在赶紧记下来~ 在查看CE3的代码时我发现了这个变量,TFlowNodeId m_flowNodeId; 心想这是什么鬼?(请理解一个菜鸟没啥经验) 然后果断在VS下按F12查看定义,连着按了几次我终于捋清其中的奥妙. 所以我干脆把uint8,uint32的都找出来了~ typedef  unsigned  char  uchar; typedef  uchar  uint

static void Main(string[] args) { Console.WriteLine(" byte {0,7:g}{1,32:g}{2,32:g}",typeof(byte).Name, byte.MinValue, byte.MaxValue); Console.WriteLine(" sbyte {0,7:g}{1,32:g}{2,32:g}",typeof(sbyte).Name, sbyte.MinValue, sbyte.MaxValue

Matlab下imwrite,Uint16的深度图像 1. 在Matlab命令窗口输入命令: help imwrite 会有如下解释: If the input array is of class uint16 and the format supports 16-bit data (JPEG, PNG, and TIFF), imwrite outputs the data as 16-bit values. If the format does not support 16-bit valu

在我刚刚接触现在这个产品的时候,我就在我们的代码中接触到了对Double Brace Initialization的使用.那段代码用来初始化一个集合: final Set<String> exclusions = new HashSet<String>() {{ add(‘Alice’); add(‘Bob’); add(‘Marine’); }}; 相信第一次看到这种使用方式的读者和我当时的感觉一样:这是在做什么?当然,通过在函数add()的调用处加上断点,您就会了解到这实际上是

引言 说实话,我看过GoF<Design Patterns>,也曾深深的被李建忠<设计模式>系列Webcast吸引.但是还没有见过“Double Dispatch模式”.的确GoF提及的设计模式只是最初对设计模式的系统介绍,它不可能涵盖所有的模式.另外随着时间的流逝,技术日新月异的变化,技术大牛们又总结出了许多新的模式. 今天所介绍的Double Dispatch模式,从时间上来看,已不是新的设计模式:但对于只看过GoF设计模式的技术同仁来说,也算是一个新的设计模式. 什么是Dou

三者的区别介绍 float:浮点型,含字节数为4,32bit,数值范围为-3.4E38~3.4E38(7个有效位) double:双精度实型,含字节数为8,64bit数值范围-1.7E308~1.7E308(15个有效位) decimal:数字型,128bit,不存在精度损失,常用于银行帐目计算.(28个有效位) 按存储的范围进行排序 float(real) double decimal(numeric) decimal的详细介绍 decimal(a,b) 参数说明 a指定指定小数点左边和右边可

decimal 类型可以精确地表示非常大或非常精确的小数.大至 1028(正或负)以及有效位数多达 28 位的数字可以作为 decimal类型存储而不失其精确性.该类型对于必须避免舍入错误的应用程序(如记账)很有用.float是浮点数,不能指定小数位.decimal是精确数,可以指定精度.对mysql 5来说 decimal(p,s)中p最大为65,S最大为30decimal数据类型最多可存储 38 个数字,它存储了一个准确(精确)的数字表达法,不存储值的近似值.当数据值一定要按照指定精确存储时