function[l]= Gray(I) % I: The name of image A=imread(I);m=0;n=0;[m,n]= size(A);Hproj=zeros(m,1);Vproj=zeros(1,n);for h=1:m Hproj(h) = sum(A(h,:)); end;%hf=figure('NumberTitle','off','name','水平 ');%水平Hproj=Hproj';Hproj=mapminmax(Hproj,0,1);%Hproj=Hpro…

MATLAB地图工具箱学习总结(四)自定义投影 这是本系列的最后一篇文章,准备给大家讲讲自定义投影怎么做.在做这项作业的时候,自己也是花了不少时间,将所有地图投影源文件都看了一遍,简单分析了一下源代码,就开始着手修改了.虽然也曾画出了一些奇形怪状的“艺术品”,但最终还是找到了画图的一些诀窍,使得自定义出来的投影即使会有bug,但大体上还算能看得过去. 在这里呢,我就想以最简单的一个地图投影源文件开始介绍怎么修改. 首先,让我们找到自己MATLAB安装目录,依次点击toolbox->map->m…

这个其实也算是圆柱体投影了,不过上一篇文章是从正面看,得到的是凸形的结果,而这个是从反面看,得到的是凹形的结果. 计算公式就不写了,大致介绍一下,计算公式中关于x坐标求法和上篇一样,y坐标则正好是上篇公式的反变换,结合上篇公式代码和本篇的代码,应该都不是很难理解的. 下面是hfOV为pi/2时得到的变换结果: 原图: 处理后结果: matlab代码如下: clear all; close all;clc; img=imread('lena.jpg'); [h,w]=size(img); hfOV…

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…

现有一花瓶侧面投影如图 问题: 1)    做出该花瓶三维立体图: 2)    计算其表面积:  计算其体积. 第一次参加数学建模,从来没有接触过Matlab语言,一上来就碰到这种数字图像处理的问题就懵了.完全是一边摸索,一边自学Matlab语言,一遍又一遍的在机子上调试.出错了就改:运行不同了就调试.....异常辛苦.在这之前只会C/C++语言,而且这两种语言还只停留在书本上,没有编程经验.所以在参加建模以前颇费了思量,下了一番决心.以前笃信一句名言——“机会是留给有准备的人的”,当时那句名言…

最近刚好因为一些原因整理这方面的内容,所以还是把这篇鸽了一年多的博客顺手写出来了∠( ᐛ 」∠)＿.因为是当时课程设计的一部分,程序上难免会有一些不足和bug,在这里将设计的思路分享给大家. 本篇博客的代码可以在我的github项目中查看:https://github.com/NewBearEar/Magnifying-azimuthal 关于matlab地图投影系列: MATLAB地图工具箱学习心得(一)关于地图分带投影的拼接 一.定义坐标变换的方程 首先在matlab安装目录E:\MATLA…

关于matlab地图投影系列: MATLAB地图工具箱学习心得(二)设计可变参数和位置拾取的"放大镜"式投影程序 --- 本学期的地图投影课程已经结束了,这篇博客用于记录自己在学习当中的一些心得,也为了给遇到同样问题的人提供一些可参考的思路.当然,限于时间和本人的能力,文章中必然会出现一些错误,希望大家发现之后能够指正,谢谢. 李老师为了加深我们对地图投影的理解,前后布置了11次作业.本学期的作业内容大致可分为以下四类: 一是概念描述类,通过文字描述加深对定义.方法.意义等概念的理解.…

相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet…

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维…

matlab自带有histeq函数对图像进行直方图均衡 自己写了一个,改成向量化形式,效率提高了一点,但是比自带的还是差很多,差不多9倍 function D = my_histeq(I) [m,n] = size(I); S = zeros(,,'double'); % 得到0-各个灰阶的计数 i = :m;j = :n; S(I(i,j)+) = S(I(i,j)+) + ; % 得到各灰度阶的概率 S = S./(m*n); % 得到概率累计分布函数 P = zeros(,,'double…