PS:好久没更新,因为期末到了,拼命复习中.复习久了觉得枯燥,玩玩儿霍夫变换直线检测 霍夫变换的基本原理不难,即便是初中生也很容易理解(至少在直线检测上是这样子的). 霍夫变换直线检测的基本原理:(不配图了,自己在白纸上画画,理解更深刻) 一步一步来: 1.在白纸上画出一个直角坐标系,任意给出一个点: 2.那么,对于点(x0,y0),经过这个点的直线必定满足y0=k*x0+b, 其中k是直线的斜率,b是直线的截距: 3.上式可以化成b=y0-k*x0,  可以看作是以-x0为斜率,以y0为截距,

原文地址 网易博客 前一段时间看到一篇文章"利用Matlab提取图图片中的数据",觉得思路挺好,遂下载下来研究了一番,发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水 平放置的情况,而实际扫描图片时,将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况,且程序GUI界面不太人性化,操作有点不习惯.因此借着作者良好意愿,对其程序进行了改进~ 2011-6-9 shanyunh@QQ.com 考虑一张非水平无变形的曲线图,现将其曲线数据取出来,步骤如下:

基于matlab工具箱提取图像中的多目标特征(代码如下): 代码前面部分为提取图像的边界信息,调用了后面的遍历函数Pixel_Search,函数实现方法见后~ %%ROI Testing close all; clear all; clc; I=imread('Test.png'); I=rgb2gray(I); I=I(:,:); [m,n]=size(I); I_BW=I; :m :n I_BW(Row1,Clo1)=; else I_BW(Row1,Clo1)=; end end end

利用edge()函数提取图像轮廓,绘制出对象的边界和提取边界坐标信息,matlab实现代码如下: close all;clear all;clc; % 提取图像轮廓,提取图像边缘 I = imread('yifu.jpg'); c = im2bw(I,graythresh(I)); figure; subplot(131);imshow(I); c = flipud(c); %实现矩阵c上下翻转 b = edge(c,'canny'); [u,v] = find(b); %返回边界矩阵b中非零元

比如,从一个6*6矩阵中,提取它的第一行元素,形成一个6维行向量. A(i,:)行  A(:,i)列 方法: A(i,:) 提取矩阵A的第 i行 A(:,i) 提取矩阵A的第 i列   给你个例子: >> A=[1:6;2:7;3:8;4:9;5:10;6:11] A(1,:) A(:,1)   A =   1 2 3 4 5 6 2 3 4 5 6 7 3 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 9 5 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 11     ans =   1 2 3 4

function CrossPoint( ) %% 求两条直线的交点坐标 x1 = [7.8 8]; y1 = [0.96 0.94]; %line2 x2 = [8.25 8.25]; y2 = [0 0.99]; %fit linear polynomial p1 = polyfit(x1,y1,1); p2 = polyfit(x2,y2,1); %calculate intersection x_intersect = fzero(@(x) polyval(p1-p2,x),3); y_

首先需要安装navicat for SQL server 软件, 为了实现Matlab 通过JDBC方式连接Sqlserver数据库, 需要安装Sqlserver JDBC驱动. 地址: https://blog.csdn.net/yinxing408033943/article/details/7677769 在navicat for SQL server进行试验, 登陆输入用户名, 新建查询,一个简单的查询例子 送上Navicat sql 的一些快捷键: ctrl + /: 注释 ctrl

注意: 本代码是由[MATLAB R2015b win 32位]编写. 先上代码: %% 清空变量 clear all; clc; %% 取点之后趋势是对的,也就是点与点之间的比例是对的,但是每个点的真实值和原图对不上,需要按照真实的坐标处理一下 max_axis_X=5; %这里是真实坐标中横轴的最大值 max_axis_Y=25; %这里是真实坐标中纵轴的最大值 flag = 0; %如果图形的纵坐标是正数,flag=0,如果是负数,flag = 1; shift = 0; %如果横坐标不在

>> im = imread('ny.png'); >> r = im(:,:,1); >> g = im(:,:,2); >> b = im(:,:,3); >> imshow(r), imshow(g),imshow(b); 分别显示有颜色的 >> r1 = cat(3, r, zeros(size(r)), zeros(size(r))); >> g1 = cat(3, zeros(size(g)), g, zero

https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/53422070

I= imread('2.jpg'); figure(), imshow(I) R=I(:,:,); G=I(:,:,); B=I(:,:,); [m,n]=size(r); mask=zeros(m,n); :m :n && g(i,j)< && b(i,j)< mask(i,j)=; end end end figure(),imshow(mask) [L,num]=bwlabel(mask, :num x(ii)=sum(sum(L==ii)); end

闲话不说,直接上代码与图的效果!

I = imread('111.jpg');%读取处理好的图片,必须是严格坐标轴线为边界的图片 I=rgb2gray(I); %灰度变化 I(I>200)=255; %二值化 I(I<=200)=0; %二值化 imshow(I) %显示图片 [y,x] = find(I==0); %找出曲线的像素位置 y = max(y) -y; %将屏幕坐标转换为有手系迪卡坐标 y = fliplr(y); %左右翻转数据 plot(x,y,'r.','markersize',2)%显示转换后的图像 [X

>_<" 发现一个好的链接,是一个讲openCV的网站:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/index.html >_<" 这次主要是houghlines变换来提取直线~

  clear all;close all;clc; I = imread('rice.png'); I = im2bw(I); J = bwperim(I); % 提取二值图像图像边缘 figure; subplot(121);imshow(I);title('原二值图像'); subplot(122);imshow(J);title('图像边缘'); ​ 其他提取图像边缘的方法: 利用膨胀和腐蚀提取图像边缘 matlab实现 https://blog.csdn.net/Ibelievesun

容易忘记的小知识点: Matlab程序首行程序: clear:close all:clc:程序运行开始最好清理下之前残留的各种数据,不然matlab可能会出错. clear(清理变量空间),close all(关掉所有显示的图像figure),clc(清理命令窗口中的显示) Matlab程序换行(一个空格加上3个.即 ...然后直接下一行就可以继续写代码) Matlab下程序计时 如下:tic和toc可以在程序中使用多个,计算各个程序字块的运行时间.还可以嵌套使用... tic;%计时开始 %%

MATLAB 与 Excel 接口MATLAB 与 Excel 有两种接口方式:一种是通过 MATLAB 提供的 Excel 生成器,生成220 MATLAB 实用教程DLL 组件和 VBA 代码,实现 Excel 对 MATLAB 的调用:另一种是利用 MATLAB 提供的 Excellink 插件,直接在 Excel 环境下运行 MATLAB 命令,完成与 MATLAB 的数据传输.下面介绍的是第二种接口方式——Excel link.Excel Link 是 Microsoft Window

Matlab提取特征值是经常要读取多个图片文件,把文件名保存在数组中后再读取会出错.从stackoverflow中找到如下解决方法: I've a M by N matrix, each cell contains a character array, that is an image path. How can I use it to read image? It should be string. It's what I try to do: imread(fl(1,1)); ??? Err

最近在看有关特征提取的线特征,暑期就看了相关的论文:<基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法_谢晓佳>,最近呢,把里面有关线特征提取LSD和描述子LBD的代码跑了一遍,记录如下: [1]LSD: a Line Segment Detector线段检测器 LSD是一种局部提取直线的算法,速度比Hough要快. LSD是一种直线检测分割算法,它能在线性的时间内得出亚像素级精度的检测结果.该算法被设计成可以在任何数字图像上都无需参数调节.它可以自己控制误检的数量:平均而言,每张图有一个误检. 有几篇

洒家近期参加了 Tokyo Westerns / MMA CTF 2nd 2016(TWCTF) 比赛,不得不说国际赛的玩法比国内赛更有玩头,有的题给洒家一种一看就知道怎么做,但是做出来还需要洒家拍一下脑瓜的感觉.总之很多题还是很有趣的,适合研究学习一番. 以下是洒家做出来的几道小题,类型仅限Web和Misc,给各位看官参考. 关于: T3JpZ2luYWwgQXJ0aWNsZTogd3d3LmNuYmxvZ3MuY29tL2dvMmJlZC8 Global Page Web Warmup We

作用 霍夫变换是常用的图像变换,用于在图像中寻找直线.圆.椭圆等这类具有相同特征的几何图形.在许多应用场合中,都需要实现对特定形状物体的快速定位,而霍夫变换由于其对方向和噪声不敏感,因此在这类应用中发挥着重要作用. 原理 霍夫变换最基本的思想通俗讲就是将图像中所有可能出现的几何图形位置进行遍历,以直线检测为例,就是在整幅图像中进行扫描所有可能的直线,看图像中的像素点对各直线的贡献.下面以直线为例,形象地进行介绍: 图 1.霍夫变换示意图 如图1所示,矩形点阵表示图像,黑色的点表示边缘的像素点.霍