随笔分类 - Image processing &Machine learning
摘要：功能：标注二进制图像中已连接的部分。语法：L = bwlabel(BW,n) [L,num] = bwlabel(BW,n) 其中BW为输入图像;N可取值为4或8表示连接四连通或八连通区域;NUM为找到的连通区域数目;L为输出图像矩阵,其元素值为整数,背景被标记为0,第一个连通区域被标记为1,第二个连通区域被标记为2,依此类推.所以你不明白的1,2,3即为第1,2,3个连通区域的标记网上给出的解释大部分是不完整的，官网的解释L = bwlabel(BW, n) returns a matrix L, of the same size as BW, containing labels for t
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摘要：针对min max用法：[m,n]=min(A), %A表示矩阵，即返回A中每列的最小值存于m中，n即是每个最小值的行号；[m1,n1]=min(m), %m1表示m中最小值，n1表示最小值的列号；这样解析是不是很清楚的呀。。。。。
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摘要：例如有10张图片，分别为1.bmp，2.bmp.....for i = 1：10 name1=num2str(i); filename=strcat(name1,'.bmp); img = imread(filename); filename = strcat(name1,'.jpg'); imwrite(img,filename); end 大家试试呀~~~~~~~~~~
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摘要：在此用regionprops实现了二值图像划region，找质心clc; clear all; close all;I=imread('1.jpg');I1 = im2bw(I);figure; imshow(I, []);figure; imshow(I1, []);L = bwlabel(I1);stats = regionprops(L, 'all'); hold on;for i = 1 : length(stats) temp = stats(i).Centroid; plot(temp(1), temp(2), 'r.');end f
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摘要：f = fullfile(folderName1, folderName2, ..., fileName) builds a full file specification f from the folders and file name specified. Input arguments folderName1, folderName2, etc. and fileName are each strings enclosed in single quotation marks. The output of fullfile is conceptually equivalent to f =
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摘要：functions：Graphical input from mouse or cursorginput提供了一个十字光标使我们能更精确的选择我们所需要的位置，并返回坐标值。函数调用形式为：[x,y] = ginput(n)[x,y] = ginput[x,y,button] = ginput(...)对于[x,y] = ginput(n)，能使你从当前的坐标系中读取n个点，并返回这n个点的x，y坐标，均为nX1的向量。可以按回车提前结束读数。[x,y] = ginput 可以无限的读取坐标直到按下回车键。[x,y,button] = ginput(...) 返回x和y的坐标，以及button
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摘要：彩色图是没有直方图的，只能在rgb方向分别求直方图在合并一下。简单点 ，用rgb2gray转到灰度图，再在二维上进行直方图绘制；close all;clear all;clc;I=imread('5.jpg');figure,imshow(I)I=rgb2gray(I);figure,imshow(I,[]);imhist(I,64);[COUNT x]=imhist(I);under=0;%小于60的像素所占的比例for i=0:60 under=under+COUNT(i==x);endunder;total=size(I,1)*size(I,2)*size(I,3);pe
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摘要：% MAKE_BAYER convert RGB image to a 2x2 [GR;BG] Bayer pattern%% Ibayer = make_bayer(Irgb);%% Assignment 1 - sample code.function Ibay = make_bayer(Irgb)% NOTE: the bayer pattern here is thre 2x2 repeating% pattern [ B G ; G R ] that is:%% BGBGBGBGBGBGBGBGBGBG ...etc...% GRGRGRGRGRGRGRGRGRGR ...etc..
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摘要：方法：带噪声图像-小波分解-分度去噪-逆小波变换-恢复图像。远离我不多说了，那么多看的心烦，还是上代码比较好说话的clear; X=imread('life.jpg'); X=rgb2gray(X);subplot(221); imshow(X); title('原始图像'); % 生成含噪图像并图示init=2055615866; randn('seed',init); X=double(X);% 添加随机噪声XX=X+8*randn(siz...
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摘要：1) wcodemat 函数功能：对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)Y=wcodemat(X,NB,OPT)Y=wcodemat(X,NB) Y=wcodemat(X)说明：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ；NB 伪编码的最大值，即编码范围为 0～NB，缺省值 NB＝16；OPT 指定了编码的方式（缺省值为 'mat'），即：别可以实现一维、二维和 N 维 DFTOPT＝'row' ，按行编码OPT＝'col&#
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摘要：wavedec2函数:1.功能:实现图像(即二维信号)的多层分解，多层,即多尺度.2.格式:[c,s]=wavedec2(X,N,'wname') [c,s]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)(我不讨论它)3.参数说明:对图像X用wname小波基函数实现N层分解,这里的小波基函数应该根据实际情况选择,具体选择办法可以搜之或者 help WFILTERS.输出为c,s.c为各层分解系数,s为各层分解系数长度,也就是大小.4.c的结构:c=[A(N)|H(N)|V(N)|D(N)|H(N-1)|V(N-1)|D(N-1)|H(N-2)|V(N-2)|D(N-2)|..
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摘要：clc;x=[8, 9, 6, 9, 2; 5, 8, 7, 0, 1; 4, 5, 4, 6, 9; 8, 1, 0, 9, 5 ]; [Fx,Fy]=gradient(x) 结果如下：Fx = 1.0000 -1.0000 0 -2.0000 -7.0000 3.0000 1.0000 -4.0000 -3.0000 1.0000 1.0000 0 0.5000 2.5000 3.0000 -7.0000 -4.0000 4.0000 2.5000 -4.0000Fy = -3.0000 -1.0000 1.0000 -9.0000 -1.0000 -2.0000 -2.0000...
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摘要：clc;close all;clear;I=imread('1.bmp');W=fspecial('gaussian',3,0.5);size_a=size(I);g=imfilter(I,W,'conv','symmetric','same');t=g(1:2:size_a(1),1:2:size_a(2) );imshow(I);figure,imshow(t) 大家看到这断代码有什么感想的呀 我们知道的 c/c++中使用for循环实现算法的效率是相当的快的 暗示在matlab中，for循环是相当的慢的，我记得
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