1.不精确 set(gca,'XMinorTick','on') 这样的话知识x轴显示了细的密度,网格线并没有变. 2.精确 set(gca,'xtick',-1:0.1:1); set(gca,'ytick',-1:0.1:1);

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

Matlab图像彩色转灰色 时间:2014年5月7日星期三 网上找的程序.实现图像彩色转灰色: I1=imread('C:\Users\Yano\Desktop\matlab\test1\4.jpg'); I2=rgb2gray(I1); figure(1) imshow(I1); title('源图像'); figure(2) imshow(I2); title('灰度图像'); 自己拍的几张图片,通过此程序转换成功: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nk

matlab可以生成C++代码, 但是在涉及图像数据的时候,要注意数据格式的转换. 1. Matlab图像数据在内存中的存放顺序是R通道图,G通道图,B通道图.对于每个通道,数据存放是先列后行. 2. C++中,opencv Mat对象的数据存放顺序是先行后列,对于每个像素点,分别有r,g,b三个值. 3 . Opencv Mat 转matlab格式数据 对于opencv Mat图像,首先需要拆分成三个单通道图,然后分别进行转置,再按照R通道图,G通道图,B通道图的顺序把数据复制到一段连续空间.

很是讨厌MATLAB输出图像时自带的白边,尤其是当导出.eps格式时,很难通过编辑图片来去掉白边.网上有很多代码但是没有注释,有很多坑要填.这里提供一个去除白边的代码,自己在别人的基础上修改了而且加了注释. MATLAB 坐标图 XLabel -- 标签 Title -- 标题 XTick -- 刻度线 XTickLable -- 刻度标签 下图显示了一个二维视图,其中 OuterPosition 值定义红色区域.Position 值定义蓝色区域,TightInset 值定义的品红色区域到蓝色之

1．MATLAB支持的几种图像文件格式: ⑴JPEG(Joint Photogyaphic Expeyts Group):一种称为联合图像专家组的图像压缩格式. ⑵BMP(Windows Bitmap):有1位.4位.8位.24位非压缩图像,8位RLE(Run length Encoded)的图像.文件内容包括文件头(一个BITMAP FILEHEADER数据结构).位图信息数据块(位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表)和图像数据. ⑶PCX(Windows Paintbru

目标:对原图I进行[80,50]的偏移操作得到图B. 首先读入图像,以matlab自带的pout.tif为例. strel是创建形态学结构元素的. translate函数在原结构上进行[80,50]的偏移. I = imread('cameraman.tif'); se = translate(strel(1),[80,50]); B = imdilate(I,se);

生成网格矩阵,并且根据条件筛选,重新赋值为0,1二值图像 clear all;close all; %生成二值图 index= randperm(2500,1000); %生成10个不重复随机指标 Z= ones(50,50); %默认白底 Z(index) = 0; %随机指标处黑底 imagesc(Z); cmap = [0 0 0;1 1 1]; %自定义一个colormap colormap(cmap); axis square; 方法1 n=5;%方阵行列数 c=10;%填充c个方格

matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化一.为什么归一化1.   基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响.也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变量,从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的. 因为我们这次的图片有好多都是一个系列的,所以老师把这个也作为我研究的一个方向. 我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰.2.matlab里图像数据有时候必须是浮

图像的邻域操作是指输出图像的像素点取值,由输入图像的某个像素点及其邻域内的像素,通常像素点的邻域是一个远小于图像本身尺寸.形状规则的像素块,如2×2,3×3正方形.2×3矩形等,或者近似圆形的多边形.在Matlab中,提供了几个实现邻域操作的函数: 通用滑块邻域操作函数:nlfilter(),语法包括: B = nlfilter(A, [m n], fun):输入灰度图像A,返回图像B,按照尺寸m× n滑动邻域,利用运算函数fun处理后得到结果.其中fun是一个传入m × n矩阵输出一个标量的函

在MATLAB中,通过函数imadjust()进行图像灰度的调整,该函数调用格式如下: J=imadjust( I )  对图像I进行灰度调整 J=imadjust( I,[low_in;high_in],[low_out;high_out]) [low_in;high_in]为原图像中要变换的灰度范围,[low_out;high_out]为变换后的灰度范围 J=imadjust( I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)  该gamma参数为映射

今天学习了用Matlab实现对图像的基本操作.在Matlab中,图像是按照二维矩阵的形式表示的.所以对图像的操作就是对矩阵的操作. 对图像进行缩放.平移.旋转,都可以转化为矩阵的运算. 关于变换矩阵的构造,请参考: < [gym 101047C Robotics Competition] 矩阵快速幂求解点旋转平移N次之后的位置> 参考原图:  1. 图像平移 init = imread('Fig3.tif'); % 读取图像 [R, C] = size(init); % 获取图像大小 res

1.图像旋转与缩放 bm=imread("3.png"); %subplot(1,3,1); imshow(bm); %缩放图片 %bt=imresize(bm,0.5,'nearest'); %图片旋转,第三个参数可选,逆时针旋转 theta=30; bt=imrotate(bm,theta,'crop'); %subplot(1,3,2); figure,imshow(bt) 'crop'表示旋转时,是否切割. 2.图像的加法运算 2.1 图像结合 在MATLAB中,如果要进行两幅

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

我们的开源宗旨:自由 协调 开放 合作 共享 拥抱开源,丰富国内开源生态,开展多人运动,欢迎加入我们哈~ 和一群志同道合的人,做自己所热爱的事! 项目开源地址:https://github.com/Cai-Zi/STM32_RC_Transmitter Bilibili账号:蔡子CaiZi 个人主页:https://space.bilibili.com/349576976 1.为什么要用STM32做航模遥控器?Arduino不香嘛? 之前用Arduino Pro Mini制作了一个航模遥控器+接

1.图像反转 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1);                 %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50

参考教程: Matlab工具箱教程  http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/ 摄像机模型  http://oliver.zheng.blog.163.com/blog/static/14241159520133601847831/ 张正友平面标定法的解释 http://www.aichengxu.com/view/10996789 问题一:No image in this directory in either ras, bmp, ti

1.读入一幅图像 I = imread('lena.jpg');%给出图片路径即可,I是一个三维矩阵 J = rgb2gray(I); figure, imshow(I), figure, imshow(J); 2.

调用格式: I2=imcrop(I,RECT): X2=imcrop(X,MAP,RECT): RGB2=imcrop(RGB,RECT): 其中,I.X.RGB分别对应灰度图像.索引图像.RGB图像的数据矩阵,MAP为索引图像颜色表,I2.X2.RGB2分别为各自输入矩阵所对应的输出矩阵.而RECT为可选参数,格式为[XMIN YMIN WIGTH HEIGHT].例如[20 20 40 40],则剪裁后的图像的左上角像素为原图像位置在(20,20)的像素,而剪裁后图像的右下角像素为原图像位置

%%%%%%%%%%%%%%%%% %%降采样 clear all im={}; %创建字典保存读取的图片 dis=dir('F:\kaggle_data_zip\Sample\*.jpeg');%%找到所有需要进行预处理的图像 :length(dis) path=strcat('F:\kaggle_data_zip\Sample\',dis(i).name); im{i}=imread(path);%%读取图像 : %%分别对三个通道进行降采样 up_scale=; %%将采样系数设置为5 i