软件是MATLAB R2014b 使用的是matlab中已有的函数imresize(); 彩色图像分别对R.G.B三个通道进行插值,之后融合.[imresize函数不用,可以直接插值] clear;clc;close all; Files=dir('D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\*.jpg'); N=length(Files); Names={}; :N Names{k}=Files(k).name; RGB=imread(['D:\文件及下载相

原文:Matlab随笔之插值与拟合(上) 1.拉格朗日插值 新建如下函数: function y=lagrange(x0,y0,x) %拉格朗日插值函数 %n 个节点数据以数组 x0, y0 输入(注意 Matlat 的数组下标从1开始), %m 个插值点以数组 x 输入,输出数组 y 为 m 个插值 n=length(x0);m=length(x); :m z=x(i); s=0.0; :n p=1.0; :n if j~=k p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j)); end

原文:Matlab随笔之插值与拟合(下) 1.二维插值之插值节点为网格节点 已知m x n个节点:(xi,yj,zij)(i=1…m,j=1…n),且xi,yi递增.求(x,y)处的插值z. Matlab可以直接调用interp2(x0,y0,z0,x,y,`method`) 其中 x0,y0 分别为 m 维和 n 维向量,表示节点, z0 为 n × m 维矩阵,表示节点值, x,y 为一维数组,表示插值点, x 与 y 应是方向不同的向量,即一个是行向量,另一个是列 向量, z 为矩阵,它的

package com.example.yanlei.wifi; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; import android.os.Bundle; import android.support.v7.app.AppCompatActivity; import android.view.View; import android.view.View.OnClickListener; imp

华硕XtionPro类似Kinect,都是体感摄像机,可捕捉深度图和彩色图. 具体參数见:http://www.asus.com.cn/Multimedia/Xtion_PRO_LIVE/specifications/ 实验设定的深度图和彩色图大小都是640*480,规格上说彩色图支持更大分辨率.实測假设将彩色图设定为更大分辨率则会自己主动改为320*240 彩色图 未配准时的深度图 配准到彩色图后的深度图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQ

一.二维的插值方法: 原始数据(x,y) 先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace.[如下面例子,由7个值扩充到300个] 采用scipy.interpolate中的spline来对纵坐标数据y进行插值[也由7个扩充到300个]. 画图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#数据 T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) power = np.array([1.53E+03, 5.92E+

使用OpenNI2打开XtionProLive时有个问题,彩色图分辨率不管怎样设置始终是320*240,深度图倒是能够设成640*480,而OpenNI1.x是能够获取640*480的彩色图的. 彩色图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbWFzaWJ1YWE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""&

matlab怎样看图像是彩色还是灰度_莹莹_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_76088a1f0101diq0.html 解决一: isrgb(A) 如果A是RGB图像返回1,否则0:isgray(A) 同:lol 解决二: imread图片后在matlab界面的左边会显示读取的图像矩阵如果是灰度图像 那么是a*b如果是彩色图像 那么是a*b*3 判断图像是灰度还是彩色: rgb=imread(file); %读入图像mysize=size(rgb);if

插值和拟合都是数据优化的一种方法,当实验数据不够多时常常须要用到这样的方法来绘图. 在matlab中都有特定的函数来完毕这些功能. 这两种方法的确别在于: 当測量值是准确的,没有误差时,一般用插值: 当測量值与真实值有误差时.一般用数据拟合. 插值: 对于一维曲线的插值,一般用到的函数yi=interp1(X,Y,xi,method) .当中method包含nearst,linear,spline.cubic. 对于二维曲面的插值,一般用到的函数zi=interp2(X,Y,Z,xi,yi,me

插值问题描述:已知一个函数上的若干点,但函数具体表达式未知,现在要利用已知的若干点求在其他点处的函数值,这个过程就是插值的过程. 1.一维插值 一维插值就是给出y=f(x)上的点(x1,y1),(x2,y2),-,(xn,yn),由此求出y=f(x)在点xa处的值ya的值. 实现一维插值使用interp1命令,使用参数为interp1(x,y,xa,'method') ,其中x和y是已知点对应横纵坐标,xa为代求值的横坐标,method参数代表插值类型,参数可以选择的选项如下表,若缺省则为lin

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 收缩前 图形化演示: 不仅仅可以收缩日记文件,数据库文件也是可以收缩的,只不过日记收缩比较明显点(为什么这么大?这么浪费?===>你还记得你建库时候的filegrowth了吗) 效果立竿见影 补充:(如果你感觉日记还是很大就用这种方法) 先改成简单 重复上面收缩步骤,完成后再改成完整 命令行演示: use [master] go --alter database [BigValues]

1.clear :清除内存变量和函数,也就是把WorkSpace的变量给清空: 2.clc :清楚当前Matlab命令窗口的内容:相当于清楚屏幕吧,重新开始,简洁一点,注意clc是不清 楚变量的.一般在编写m文件的时候,不是函数的话,前面一般都要加上  clear;clc; 目的就是在m文件运行的时候,把内存和屏幕都清空,以免同名称的变量影响以及屏幕容易观察: 3.help :这也是最重要的一个函数吧.在想要知道某个函数的相关说明的时候,可以使用help 函数名来获取,当然也可以打开帮助文档.不

从昨天折腾到今天.再折腾下去我都要上主楼了  大致和灰度图均衡是一样的,主要是不能像平滑什么的直接对R,G,B三个分量进行.这样出来的图像时没法看的.因此我们要对亮度进行均衡.而HSI彩色空间中的分量I代表图像的亮度,和图像的彩色信息无关,所以它是我们perfect的折腾对象. 一.首先,就是把图像从RGB空间转换到HSI空间.原理我就很懒的截图了: (引自<数字图像处理第三版>(中文版)P280) 实现代码如下: void RGBtoHSI(float r,float g,float b,f

安装的是Matlab R2017a,使用的是默认安装目录,安装在目录/usr/local/MATLAB/R2017a/bin中.那么安装完成之后系统不会给Matlab添加系统路径,只有把终端切换到安装目录/usr/local/MATLAB/R2015b/bin下才能输入命令’matlab‘启动Matlab. 步骤: sudo ln -s /usr/local/MATLAB/R2017a/bin/matlab /usr/local/bin/matlab sudo matlab

最近恶补后端技术,发现还是很多不懂,一直写业务逻辑容易迷失,也没有成长.自己做系统,也习惯用自己已知的知识来解决,以后应该多点调研,学到更多的东西应用起来. 先学一个新的性能分析命令. NAME perf - Performance analysis tools for Linux SYNOPSIS perf [--version] [--help] COMMAND [ARGS] DESCRIPTION Performance counters for Linux are a new kerne

定义 插值和拟合: 曲线拟合是指您拥有散点数据集并找到最适合数据一般形状的线(或曲线). 插值是指您有两个数据点并想知道两者之间的值是什么.中间的一半是他们的平均值,但如果你只想知道两者之间的四分之一,你必须插值. 拟合 我们着手写一个线性方程图的拟合: y=3x^3+2x^2+x+2 首先我们生成一组数据来分析: x=-5:0.5:5; e=50*rand(1,length(x))-25;%制造[-25,25]的随机数作为误差 y=3*x.^3+2*x.^2+x+2+e;%得到y值 plot(

最基本的读图函数:imread imread函数的语法并不难,I=imread('D:\fyc-00_1-005.png');其中括号内写图片所在的完整路径(注意路径要用单引号括起来).I代表这个图片灰度值(0~255)组成的二维矩阵. 引申问题出现了,当你需要读不同路径下(比如不同文件夹)里的图片时,你需要不停的更换matlab下的文件路径.尽管我们在代码imread函数中已经写了完整路径. 如图: 当读00_3这个文件夹时,必须将路径手动设置过来,不然会报错,显示imread函数有错,找不到

二者均是常用的二维插值方法,两者的区别是, interp2的插值数据必须是矩形域(X,Y必须分别是单调向量),即已知数据点(x,y)组成规则的矩阵,或称之为栅格,可使用meshgid生成. griddata函数的已知数据点(X,Y)不要求规则排列,特别是对试验中随机没有规律采取的数据进行插值具有很好的效果. griddata 调用方法:ZI = griddata(x,y,z,XI,YI)[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,XI,YI)[...] = griddata(...,

牛顿插值法的原理,在维基百科上不太全面,具体可以参考这篇文章.同样贴出,楼主作为初学者认为好理解的代码. function p=Newton1(x1,y,x2) %p为多项式估计出的插值 syms x n = length(x1); %差商的求法 for i=2:n f1(i,1)=(y(i)-y(i-1))/(x1(i)-x1(i-1)); end for i=2:n for j=i+1:n f1(j,i)=(f1(j,i-1)-f1(j-1,i-1))/(x1(j)-x1(j-i)); en

1. 方法1 BufferedImage grayImage = new BufferedImage(width, height, colorImage.TYPE_BYTE_GRAY); Graphics g = grayImage.getGraphics(); g.drawImage(colorImage, 0, 0, null); g.dispose(); 2. 方法2(不推荐) ColorSpace cs = ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_GRA