MATLAB地图工具箱学习总结(四)自定义投影 这是本系列的最后一篇文章,准备给大家讲讲自定义投影怎么做.在做这项作业的时候,自己也是花了不少时间,将所有地图投影源文件都看了一遍,简单分析了一下源代码,就开始着手修改了.虽然也曾画出了一些奇形怪状的“艺术品”,但最终还是找到了画图的一些诀窍,使得自定义出来的投影即使会有bug,但大体上还算能看得过去. 在这里呢,我就想以最简单的一个地图投影源文件开始介绍怎么修改. 首先,让我们找到自己MATLAB安装目录,依次点击toolbox->map->m

function[l]= Gray(I) % I: The name of image A=imread(I);m=0;n=0;[m,n]= size(A);Hproj=zeros(m,1);Vproj=zeros(1,n);for h=1:m Hproj(h) = sum(A(h,:)); end;%hf=figure('NumberTitle','off','name','水平 ');%水平Hproj=Hproj';Hproj=mapminmax(Hproj,0,1);%Hproj=Hpro

最近刚好因为一些原因整理这方面的内容,所以还是把这篇鸽了一年多的博客顺手写出来了∠( ᐛ 」∠)＿.因为是当时课程设计的一部分,程序上难免会有一些不足和bug,在这里将设计的思路分享给大家. 本篇博客的代码可以在我的github项目中查看:https://github.com/NewBearEar/Magnifying-azimuthal 关于matlab地图投影系列: MATLAB地图工具箱学习心得(一)关于地图分带投影的拼接 一.定义坐标变换的方程 首先在matlab安装目录E:\MATLA

这个其实也算是圆柱体投影了,不过上一篇文章是从正面看,得到的是凸形的结果,而这个是从反面看,得到的是凹形的结果. 计算公式就不写了,大致介绍一下,计算公式中关于x坐标求法和上篇一样,y坐标则正好是上篇公式的反变换,结合上篇公式代码和本篇的代码,应该都不是很难理解的. 下面是hfOV为pi/2时得到的变换结果: 原图: 处理后结果: matlab代码如下: clear all; close all;clc; img=imread('lena.jpg'); [h,w]=size(img); hfOV

最近接触点云比较多,如果把图像投影到点云应该挺有意思. 首先需要载入图像,然后做个球或其他什么形状的点云,这里可以参考球坐标公式. 最后通过pcshow将像素输出到点云上即可. 原图: 投影后的点云: 代码如下: clear all; close all; clc; img = imread('lena.jpg'); [m,n,d]=size(img); I=reshape(img,[],d); R=; x=zeros(m*n,); y=zeros(m*n,); z=zeros(m*n,); n

现有一花瓶侧面投影如图 问题: 1)    做出该花瓶三维立体图: 2)    计算其表面积:  计算其体积. 第一次参加数学建模,从来没有接触过Matlab语言,一上来就碰到这种数字图像处理的问题就懵了.完全是一边摸索,一边自学Matlab语言,一遍又一遍的在机子上调试.出错了就改:运行不同了就调试.....异常辛苦.在这之前只会C/C++语言,而且这两种语言还只停留在书本上,没有编程经验.所以在参加建模以前颇费了思量,下了一番决心.以前笃信一句名言——“机会是留给有准备的人的”,当时那句名言

关于matlab地图投影系列: MATLAB地图工具箱学习心得(二)设计可变参数和位置拾取的"放大镜"式投影程序 --- 本学期的地图投影课程已经结束了,这篇博客用于记录自己在学习当中的一些心得,也为了给遇到同样问题的人提供一些可参考的思路.当然,限于时间和本人的能力,文章中必然会出现一些错误,希望大家发现之后能够指正,谢谢. 李老师为了加深我们对地图投影的理解,前后布置了11次作业.本学期的作业内容大致可分为以下四类: 一是概念描述类,通过文字描述加深对定义.方法.意义等概念的理解.

m_map 实例 1. clear all m_proj('ortho','lat', 48,'long',-123');%投影方式,范围 m_coast('patch','r');%红色填充 m_grid('linest','-','xticklabels',[],'yticklabels',[]);%标注为空 patch(.55*[-1 1 1 -1],.25*[-1 -1 1 1]-.55,'w');%四个点,白色填充 text(0,-.55,'M\_Map','fontsize',25,

相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维

matlab自带有histeq函数对图像进行直方图均衡 自己写了一个,改成向量化形式,效率提高了一点,但是比自带的还是差很多,差不多9倍 function D = my_histeq(I) [m,n] = size(I); S = zeros(,,'double'); % 得到0-各个灰阶的计数 i = :m;j = :n; S(I(i,j)+) = S(I(i,j)+) + ; % 得到各灰度阶的概率 S = S./(m*n); % 得到概率累计分布函数 P = zeros(,,'double

MATLAB入门教程   1．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键即可.例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统

MATLAB地图工具箱学习总结(三)地图工具箱的基本知识 今天想要介绍的是一些比较基础的函数.了解了这些函数,地图投影的基本概念才能真正明白.而要想继续研究MATLAB中有关地图投影的函数,尤其是未来我要提到的投影文件源代码,知晓这些函数的功能必不可少.本篇文章将会罗列三个案例,并在后面一一进行讲解. 1                    作业案例:地图投影作业1 这次的案例从作业1开始.作业1是要求计算出地球椭球体的一些基本参数,包括子午圈曲率半径.卯酉圈曲率半径.平均曲率半径和纬圈半径等

MATLAB地图工具箱学习总结(二)大圆和恒向线 今天要和大家谈一谈大圆.恒向线航道的画法.还是先从案例开始说起,再分别介绍相关的函数. 1                    作业案例:地图投影作业6 在作业6中,李老师要求我们画出两点间的大圆航线.恒定线航线和两者混合的航线.我一开始没有找到gcwaypts函数,导致自己花了一点时间编写了一段代码实现,但效果并不好,存在误差.后来找到了神奇的gcwaypts函数,一切也就迎刃而解.在本文中,我将会把两种方法都简单介绍一下. 首先是gcway

MATLAB地图工具箱学习总结(一)从地图投影说起 前言 本学期地图投影课上,李连营老师建议我们使用MATLAB完成每周的作业.从大二上学期开始接触MATLAB学习数学运算和地理数据处理的我,自然不会放过这次机会,每周找了点时间好好研究了一下,把作业比较轻松地就搞定了.不过由于网上相关的教程.资料比较少,在夹杂了多种专业词汇的同时,又没有中文翻译,也是让人感到头疼.在此想总结一下相关的函数,以帮助其他需要使用工具箱的人.作为一个学生,我所接触的仅仅是皮毛,也必然会有一些错误,希望看到的人能够指出

MATLAB基础知识 l  Imread:  读取图片信息: l  axis:轴缩放:axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax cmin cmax]) 设置 x.y 和 z 轴范围以及颜色缩放范围(请参阅 caxis).v = axis 返回包含 x.y 和 z 轴缩放因子的行矢量.v 具有 4 或 6 个分量,具体分别取决于当前坐标轴是二维还是三维.返回值是当前坐标轴的 XLim.Ylim 和 ZLim 属性.   基于 x.y 和 z 数据的最小值和最大值,ax

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

========================我是分割线========================== 在做全景拼接的时候,为了保持图片中的空间约束与视觉的一致性,需要做一定的预处理,可以是球面投影,柱面投影等. 如果仅仅是做水平方向的拼接,则做柱状投影就好了 一. 原理 把平面图像投影到圆柱的曲面上. 如下图,四边形GHEF表示待处理原图,投影之后,变成曲面JDILCK(黄色点标注) 俯视图如下,DCE为待处理图像平面,FCG为投影所得曲面.    设,原图像宽W,高H,角度FOG为相

又是计算几何,我感觉最近对计算几何上瘾了. 当然,工作上也会用一些,不过工作上一般直接调用boost的geometry库. 上次写过最小包围圆,这次是最小包围矩形,要比最小包围圆复杂些. 最小包围矩形可不一定是个直立的矩形,也可能像下图一样是倾斜的. 求法如下: 1.求多边形凸包,这里凸包直接调用系统函数了,细节可以参考这里,虽然当时写的不怎么样. 2.将凸包两个相邻的点连线作为矩形一条边. 3.寻找凸包上距离已得到的边最远的点,过该点做平行线,得到矩形第二条边. 4.将凸包上点向已求得的边投影

本练习程序是受到了这个老外博文的启发,感觉挺有意思,就尝试了一下.他用的是opencv,我这里用的是matlab. 过去写过透视投影,当时是用来做倾斜校正的,这次同样用到了透视投影,不过更有意思,是将一张图像贴到另一张图像上. 两个透视投影都需要先计算投影矩阵,倾斜校正那一篇是通过解线性方程组求的变换矩阵,而这一篇是通过奇异值分解求的变换矩阵. 为了对齐两张图像,还需要对投影后的图像做一次仿射变换,其实就是坐标平移. 这里做投影和仿射直接调用了matlab的系统函数,方便一些. 还是先介绍下如何