matlab的绘图和可视化能力是不用多说的,可以说在业内是家喻户晓的.Matlab提供了丰富的绘图函数,比如ez**系类的简易绘图函数,surf.mesh系类的数值绘图函数等几十个.另外其他专业工具箱也提供了专业绘图函数,这些值得大家深入学习好久.今天我只是讨论下如何保存这些由Matlab绘制出来的图像呢?当然借助第三方截图软件,就算了!1.直接另存为在figure中使用菜单file——>saveas——>选择保存形式(fig,eps,jpeg,gif,png,bmp等),这个的缺点是另存为的

(一)图像几何变换理论知识 (1)图像的平移与比例 图像的平移很简单,平移前后的坐标分别为(x,y)和(x',y'),则满足的关系式为 x'= x +Tx: y'= y +Ty: 其中Tx与Ty分别为对应的偏移量. 图像的比例也很简单,可以描述为:x'=S_x * x;  y'=S_y * y; 那么上述的关系怎么用一个矩阵来表示呢?一个很重要的矩阵来了,那就是变换矩阵T,并且对于二维坐标下的点,一般转化为笛卡尔坐标系下进行计算,用一个三维点表示二维的,只不过把最后一项值置为1,这样一个二维坐标

最近看了一些用matlab对图形图片进行保存的帖子和资源,关于图像保存的方法给大家分享一下这些方法是大家所使用方法的一个总结. 如今常用的方法有三种printf,imwrite,saveas下面分别介绍一下:imwriteimwrite将图像数据写成图像文件,一般用于图像处理,当我们使用imshow将一副图像使显示在坐标系上时,我们可以使用如下方式保存图像    I=getimage(gcf); % 获取坐标系中的图像文件数据   imwrite(I,'myphoto.jpg')%保存图像为文件

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); :

图像处理中像Adas.车辆检测等都需要采用视频文件比较好处理一点,利用帧差法.背景减法.光流法等,那么将视频文件转换到图像文件怎么做呢?话不多说,见代码一目了然: %========================================= % 此函数实现从视频到每帧图片的转换并保存 % by 振龙 // %========================================= function video2image mov = VideoReader('测试视频.asf'

源代码:http://download.csdn.net/detail/nuptboyzhb/3961677 Ø  添加全屏截图菜单项,菜单项的属性如下; Ø  为该菜单项建立类向导. 编辑消息处理函数如下 voidCCVMFCView::OnPrintscreen() { CRect rect; //HBITMAP hMap; rect.left = 0; rect.top = 0; rect.right =GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN); rect.bottom

十一没什么事干,接着看图像算法. 这个球面化算法最初是在ps上的球面化滤镜中看到的,感觉挺有意思,就研究了一下. 算法的详细推导可以在这篇博客中找到,我比较懒,只在纸上推了一遍,就不在博客上编辑了. 不过这里还是要把逆变换公式写一下. 公式如下: 其中R为球的半径,x,y为目标图像像素坐标,xx,yy为源图像像素坐标. 原图: 球面化后: matlab代码如下: clear all;close all;clc; img=imread('lena.jpg'); [h w]=size(img); i

在将图片以 PNG 格式保存至 Response.OutputStream 时,会碰到如下错误: GDI+ 中发生一般性错误. 原因: 在写 PNG 格式的图像时,指针需要在存储的位置来回移动.而 Response.OutputStream 只支持顺序访问. 解决方案: 先将 PNG 格式的图像保存至内存(内存总是可以随机访问的,即指针可以在内存中的存储位置来回移动),再将内存的存储内容复制写入 Response.OutputStream 中. 转载:http://www.zizhujy.com

main.xml布局代码分析 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:orientation="vertical" android:layout_width="fill_parent" and

一  将图片转化为txt文本文件 a=imread('picture.bmp');   //读取picture.bmp图片 b=rgb2gray(a);                 //由rgb图片转化为灰度图 c=b';                               //matlab由图片转换为矩阵是一列一列转的,txt文件数据读入矩阵也是一列一列读入的,后文以行为单位处理的话需要转置,后面还要再转置一次 fid0=fopen('data.txt','wt');   //在m

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

matlab各类数据图像之间的转化 rgb类型转化为二值的步骤例如以下: 1.採用命令im2double将rgb类型转化三维的double >> str='E:\programing\Eigenface_PAC\Face\image_0001.jpg'; >> A=imread(str); >> imshow(A); 2.用命令imresize调整图像的尺寸大小 >> B=imresize(A,[529 529]); >> imshow(B);

clc; clear all; close all; I = imread('E:\matlab\files-images\tomsen512.jpg'); rs = size(I, 1);% 行数cs = size(I, 2); % 列数% ch为列间隔 cw为行间隔 ,控制分块图像的大小,如现在的8*8% numr为间隔块个数 numc为间隔块个数ch = 8;   cw = 8; numr = round(rs/ch); numc = round(cs/cw); % 区域块分割t1 = (

有一个图像分块的代码,可以直接将一幅图像分为5*5的小块,代码如下: %[FileName,PathName] = uigetfile('*.*','Select the image'); Im=imread('Bicubic flowers.bmp'); imshow(Im) hold on L = size(Im); height=5; width=5; max_row = floor(L(1)/height);%实验图片为800*1280,则max_row=5,max_col=8 max_

命令行下运行 Matlab 及 函数 首先参考命令行下matlab的运行参数的定义与作用:http://www.cnblogs.com/beanocean/p/3677404.html 创建示例程序:test.m function test(x, y) fprintf(num2str(x+y)) end cmd下cd到test.m所在路径,输入如下命令: matlab -nojvm -nodesktop -nodisplay -r test 即可以简单界面形式启动matlab.查看任务管理器可发

http://www.p-chao.com/ja/2016-09-27/matlab%E8%A7%A3%E6%9E%90pfm%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E5%9B%BE%E5%83%8F/ 关于pfm格式,从来没有官方权威的定义,但是常常在一些场合用到,如生物医学成像,红外成像等,尤其是其浮点方式的存储的位图使得其在科研和学习场合应用都很方便,Middlebury数据库中的视差图像就是以pfm格式进行存储的. 一.PMF格式 PMF格式主要有两部分组成:头.元数据. 头有三行: 第一

注:本系列来自于图像处理课程实验.用Matlab实现最主要的图像处理算法 1.Fourier变换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外.我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourier

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

一:存txt文件,用dlmwrite()dlmwrite 将一个矩阵写到由分隔符分割的文件中. 在保存整数到文件时使用save存为ascii文件时,常常是文件里都是实型格式的数据(有小数点,和后面很多的0,看着很不方便).于是要保存此类数据时,我们可以使用此dlmwrite命令. 使用方法: dlmwrite('filename', M) 使用默认分隔符“,”将矩阵M写入文本文件filename中: dlmwrite('filename', M, 'D') 使用分隔符D分割数据,“\t”表示ta

前言 好长时间没写博文了,今天偷偷懒写篇关于opencv2中鼠标响应操作的文章. 鼠标操作属于用户接口设计,以前一直使用Qt来做,但是如果只需要简单的鼠标,键盘操作,直接调用opencv库的函数也未尝不可,鼠标操作之前已经接触很多了,在MFC,QT,OpenGL,等等中,理论主要就是两点,一是监控鼠标操作,鼠标点击,移动,松开,然后通过mouse_event识别判断出那一种鼠标的操作,根据不同的操作然后进行处理,二是在主函数中加入鼠标的回调函数,将鼠标操作与程序的窗口绑定. 第一节 函数介绍 暂

处理原理就是将邻域像素平均值赋给邻域中的所有像素. 这里将处理方法分为了带线条和不带线条,带线条处理后的视觉效果要好些. 原图: 处理结果(不带线条): 处理结果(带线条): 代码处理的是带线条的情况. matlab代码如下: clear all; close all;clc; img=imread('lena.jpg'); imshow(img,[]); [h w]=size(img); imgn=zeros(h,w); n=; nw=floor(w/n)*n; nh=floor(h/n)*n