scope图像转为figure

Matlab/Simulink仿真中如何将Scope转化为Figure?

1.只需要在运行仿真后,在命令窗口内输入: ,'ShowHiddenHandle','on'); set(gcf,'menubar','figure'); scope最上方会出现一个菜单栏,选择Tools->Edit Plot,即可修改图像所有属性. 2.双击Scope->Parameters->Data History->勾选Save data to workspace 在命令窗口输入: >> tt = ScopeData.time; >> xx = Sc

使用GDAL将下载的Google卫星图像转为带坐标的tif

网上有很多下载Google地图的卫片的软件,一般下载下来的图像都是jpg格式的,另外附带一个坐标信息的描述文件.这样的数据不能直接拿来在遥感或者GIS软件中使用,因为图像里面没有投影和坐标信息,所以就需要将这个描述文件中的坐标信息导入到影像中.下面就如何使用gdal提供的工具来完成这个功能,当然也可以自己写程序. 首先看看输入数据都有什么,这里只有一个jpg图像和一个txt文件,jpg图像如下,原始大小为12800×7168,上传的时候太大,我缩小了下. 另外的描述信息主要有: 图片宽度(像素)

png 深度图像转为点云(opencv2)

https://github.com/kruglov-dmitry/pnd2pcd_batch

PS 图像调整算法— —渐变映射

这个调整简单来说就是先建立一张lookup table, 然后以图像的灰度值作为索引,映射得到相应的颜色值.图像的灰度值是由图像本身决定的,但是lookup table 却可以各种各样,所以不同的lookup table 就能使图像最终呈现的色彩不一样. clc;clear all;close all;Image=imread('4.jpg');size_info=size(Image); height=size_info(1); width=size_info(2); %% 图像转为灰度

Matlab实现图像切割

以下使用极小值点阈值选取方法,编写MATLAB程序实现图像切割的功能. 极小值点阈值选取法即从原图像的直方图的包络线中选取出极小值点, 并以极小值点为阈值将图像转为二值图像 clear all; close all ; G=imread('rabbit.png'); figure(); subplot(2,2,1); imshow(G); subplot(2,2,2); imhist(G); subplot(2,2,3); imhist(G); [h,x]=imhist(G); h=smooth

Python: PS 图像调整--黑白

本文用Python 实现 PS 里的图像调整–黑白,PS 里的黑白并不是简单粗暴的将图像转为灰度图,而是做了非常精细的处理,具体的算法原理和效果图可以参考以前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/22992833 比起之前的程序,对代码进行了优化,完全用矩阵运算代替了 for 循环,运算效率提升了很多.具体的代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fr

基本图像操作和处理(python)

基本图像操作和处理(python) PIL提供了通用的图像处理功能,以及大量的基本图像操作,如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等. Matplotlib提供了强大的绘图功能,其下的pylab/pyplot接口包含很多方便用户创建图像的函数. 为了观察和进一步处理图像数据,首先需要加载图像文件,并且为了查看图像数据,我们需要将其绘制出来. from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载图像 i

Python操作图像

安装Pillow pip install Pillow 打开图像 from PIL import Image img = Image.open("./lena.tiff") 保存图像打开图像之后,可以将其保存,也就是另存为.img对象.save(保存路径) save方法不仅能够保存图像,还能够转换格式,取决于保存路径的最终文件后缀名. img.save("./lena.jpg") img.save("./lena.png") 查看属性 img

python数字图像处理（11）：图像自动阈值分割

图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术,利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异,把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合,选取一个比较合理的阈值,以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域,从而产生相应的二值图像. 在skimage库中,阈值分割的功能是放在filters模块中. 我们可以手动指定一个阈值,从而来实现分割.也可以让系统自动生成一个阈值,下面几种方法就是用来自动生成阈值. 1.threshold_otsu 基于Otsu的阈值分割方法,函数调

用python简单处理图片（2）：图像通道\几何变换\裁剪

一.图像通道 1.彩色图像转灰度图 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt img=Image.open('d:/ex.jpg') gray=img.convert('L') plt.figure("beauty") plt.imshow(gray,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() 使用函数convert()来进行转换,它是图像实例对象的一个方法,接受一个 mode 参数,

matlab图像类型转换以及uint8、double、im2double、im2uint8和mat2gray等说明

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

Python数据可视化Matplotlib——Figure画布背景设置

之前在今日头条中更新了几期的Matplotlib教学短视频,在圈内受到了广泛好评,现应大家要求,将视频中的代码贴出来,方便大家学习. 为了使实例图像显得不单调,我们先将绘图代码贴上来,此处代码对Figure背景设置无影响. 默认背景下图像及代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import matplotlib.image as img from matplotlib.fo

跟我一起学opencv 第四课之图像的基本操作

1.图像是由像素组成的,所以修改了像素就可以实现图像的改变. 2先看灰度图像(单通道): *****2.获取灰度图像的像素值使用: int gray = gray_src.at<uchar>(row, col): *****3.修改灰度图像的像素值使用:gray_src.at<uchar>(row, col) = 255 - gray;//对每一个像素取反 *****源代码,对灰度图像像素值全部取反 #include<opencv2\opencv.hpp> #incl

SVG 图像入门教程

http://www.ruanyifeng.com/blog/2018/08/svg.html 一.概述 SVG 是一种基于 XML 语法的图像格式,全称是可缩放矢量图(Scalable Vector Graphics).其他图像格式都是基于像素处理的,SVG 则是属于对图像的形状描述,所以它本质上是文本文件,体积较小,且不管放大多少倍都不会失真. SVG 文件可以直接插入网页,成为 DOM 的一部分,然后用 JavaScript 和 CSS 进行操作. <!DOCTYPE html> <

图像的视差匹配（Stereo Matching）

这里要求用我们自己计算得到的视差图和给的视差图作比較来比較我们得到的视差图的好坏程度,我视差图返回的值是计算得到的视差乘以3之后的图,所以在计算时我不是两个值相差大于1,而是大于3.由于两个图像都乘3了.所以要大于3.我传入的參数是两个图像的矩阵.由于我是写了一个脚本咯跑全部測例的.在脚本里边已经把图像读出来了 <span style="font-size:18px;">function [percentnumberbadpixels] = PercentBadPixels

matlab保存画框图像去白边

在matlab图像处理中,为了标识出图像的目标区域来,需要利用plot函数或者rectangle函数,这样标识目标后,就保存图像. 一般saves保存的图像存在白边,可以采用imwrite对图像进行保存,保留原始图像大小. 代码如下: set(gca,'units','pixels','Visible','off'); axes( 1.0 1.0]); [rows cols]=size(img); imshow(img); hold on s = regionprops(logicmap); :

opencv之图像阈值化处理

一.函数简介 1.threshold-图像简单阈值化处理函数原型:threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) src:图像矩阵 thresh:阈值 maxVal:像素最大值 type:阈值化类型 2.adaptiveThreshold-图像自适应阈值化处理函数原型:adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None) sr

matlab在处理图像时为什么把数据转换为double型？

1 有些函数支持double型,而不支持uint8的数据类型,所以要转换 2 精度问题了,因为uint8进行数据处理的时候,容易造成数据溢出或精度不够. 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. 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. 因此,matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)存储和运算.所以要先将图像转为double格

[CV笔记]inRange对图像进行分割

先把图像转为hsv空间,然后对图像进行inrange取到hsv范围内的图像,我这里要做的是取到图中的几个白色区域以及里面的手写数字,方法可能不是最好的,因为刚入门cv没几天,先试着用所学取到这几个区域吧. 首先转hsv空间,看看是什么样子的 ROI = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2HSV) 我们要找到所需要区域的hsv对应的参数,用滑块测试然后找到对应的参数. 通过调试得到的效果得到了整体的图像,我想得到分别这九个矩形框的rectangle OK 任务完成,下一步

CUDA 实现JPEG图像解码为RGB数据

了解JPEG数据格式的人应该easy想到.其对图像以8*8像素块大小进行切割压缩的方法非常好用并行处理的思想来实现.而其实英伟达的CUDA自v5.5開始也提供了JPEG编解码的演示样例.该演示样例存储在CUDA的SDK中,即CUDA的默认安装路径"C:\ProgramData\NVDIA Corporation\CUDA Samples\v7.0\7_CUDALibraries\jpegNPP"(v后面的数字依据版本号的不同会变更)中. 该演示样例将图片数据进行了解码和再编码,因为解码

巴特西