matlab绘图--线性规划图解法示意 图解法 matlab绘图 区域填充 线性规划问题: matlab绘图 L1=[4,0;4,4];  plot(L1(:,1),L1(:,2));hold on  text(4.1,3.5,'x_1=4','color','b');  L2=[0 3;5 3];  plot(L2(:,1),L2(:,2));hold on  text(0.8,3.1,'x_2=3','color','b');  L3=[0 2.4;5 0.4];  plot(L3(:,1)

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至参数空间,变换公式如下: 变换以后,图像空间与参数空间存在以下关系: 图像空间中的一点在参数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线. 下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Canny

MATLAB之画确定区域内不重合的随机圆 程序要求:在确定区域内,画互不重合的圆. 知识点: (1)A=p'; 转置运算 (2)ones(a,b)产生a行b列全1数组 (3)rand(a,b)产生a行b列个0~1之间的随机数 (4)函数简介:输入参数:N为圆的个数,D为圆的半径,K为两圆之间的距离(D的倍数):输出为各圆心的坐标:并作图 程序: function [xdata,ydata] = dataH(N,D,K) %N为圆的个数,D为圆的半径,K为两圆之间的距离(D的倍数) b=D*one

Matlab plotyy画双纵坐标图实例 x = 0:0.01:20;y1 = 200*exp(-0.05*x).*sin(x);y2 = 0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x);[AX,H1,H2] = plotyy(x,y1,x,y2,'plot'); set(AX(1),'XColor','k','YColor','b');set(AX(2),'XColor','k','YColor','r'); HH1=get(AX(1),'Ylabel');set(HH1,'Strin

原文:Matlab随笔之线性规划   LP(Linear programming,线性规划)是一种优化方法,在优化问题中目标函数和约束函数均为向量变量的线性函数,LP问题可描述为:min xs.t. A·x b Aeq·x=beq vlb x vub其中 ,b,beq均为向量,A,Aeq为矩阵,x为向量变量.矩阵A和向量b是线性不等式约束条件的系数, Aeq和beq是等式约束条件的系数. 在MATLAB中,用于LP的求解函数为linprog.其调用格式为:[x,fval,lambda]=linp

MATLAB之画确定区域内互不接触的球 程序要求:在确定区域内,画互不接触的球 输入:球的个数N,半径D,两球之间的最小距离K倍(D的倍数) 输出:各圆心的三维坐标,并作图显示 程序: function [xdata,ydata,zdata] = dataBall2(N,D,K) %N为球的个数,D为球的半径,K为两球之间的距离(D的倍数) %返回球心的坐标 %命令行测试: [xdata,ydata,zdata] = dataBall2(50,1.5,4); S=[300,300,200]; %

一 前言 最近收到审稿人的修改意见,其中有三条:一条为<RC: There were only five images evaluated in the experiment, and I recommend increasing to twenty to further evaluate the algorithm performance.>他说我论文只有五副图像用来评价算法性能,推荐我至少用20副图像来仿真算法效果. 另外一条为<1.2. Quality RC: The manusc

很久没写博客了,今年过年的时候,家里出了意外,现在心里依然很难受.6月份之前一直忙着写毕业论文,答辩完6月初回公司继续上班,今天刚好周末有空,就写下之前碰到一个问题. 做一个图像查看器(基于Chrome浏览器),可以旋转缩放,在一位同事的代码的基础上进行修改,因为同事使用了html5中的canvas,不过他那边最大放大倍数只有3倍,而我这边最大放大倍数为8倍,这样,问题就出现了,测试人员A把某一张图像放大到第8倍的时候,图像突然不见了,而她说在另外一个测试人员B的电脑上测试则不会出现图像消失,我

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uint8型变成double型.如果直接运行imshow(I),显示的将是一个白色的图像. 这是因为imshow()显示图像时默认double型在0~1范围内,即大于1时都显示为白色:而imshow()显示unit8型图像是在0~255范围内.解决办法: 1.利用imshow(I/256)将图像矩阵转化到0~1之间 2.利用imsho

引言: 在用matlab画柱状图或者其他图的时候,你是否碰到下图这种情况: 乍一看这个柱状图画的有馍有洋的,but,仔细一看你会发现,横坐标标签如果再长一点就不好看啦,甚至会重叠,就像这样: 这样的图怎么能入reviewer老师们的法眼呢,分分钟给你个REJECT!!!!要想论文能通过,还是得从细节入手的啦! SO,我们想办法让横坐标标签旋转一下不就好啦?下面看代码: clc;clear; y=[0.5,0.79,0.45,0.35,0.27,0.31,0.64,0.19,0.54,0.87];

MATLAB中,常常使用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. 通过搜索,

写论文的时候由于需要画出系统的零极点图.但是之前不知道怎么用matlab画,今天研究了一下,拿出来和大家共享.所用到的matlab函数为zplane,matlab给出的解释如下: ZPLANE Z-plane zero-pole plot.    ZPLANE(Z,P) plots the zeros Z and poles P (in column vectors) with the     unit circle for reference.  Each zero is represente

自从上次写了Hilbert图像置乱之后,就对图像置乱研究了一下,发现这里面也是有很多置乱算法的. Arnold也算一种比较主要的置乱算法,算法由以下变换公式产生: 这里a和b是参数,n是迭代次数,N是图像的高或宽. 有了正变换公式,我们还需要反变换公式,正好我最近在学Mathematica,反变换公式就是用这个软件求的. 公式如下: 两个变换矩阵正好是求逆的关系吧,手算也出来了,不过顺便熟悉一下Mathematica,何乐不为呢. 处理结果如下: 原图: 置乱后: 恢复后: matlab代码如下

1.线性规划 求线性规划问题的最优解有两种方法,一种方法是使用linprog命令,另一种是使用optimtool工具箱,下面分别介绍这两种方法. ①linprog命令 一般情况下,Linprog命令的参数形式为[x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0),下面分别介绍各参数的含义. [x,fval]返回值中x为最优解,fval为最优值. f表示目标函数中各个变量前面的系数向量,如果是求最小值问题,那么f就是各个变量的系数,如果是求最大值问题,那么f就是各个

MATLAB® 提供了各种可用来绘制数据图的函数.下表对常见的图形函数进行了分类和说明. 线图 数据分布图 离散数据图 极坐标图 等高线图 向量场 plot area stairs polarplot contour quiver plot3 pie stem polarhistogram contourf quiver3 stackedplot pie3 stem3 polarscatter contour3 feather semilogx bar  scatter compass cont

这里主要讲述两个方法用matlab画三维图形: 1.mesh函数 先看一个简单的例子: x = ::; y = ::; [X, Y] = meshgrid(x, y); Z = zeros(,); Z = [ ; ; ; ] mesh(X, Y, Z); 这是个简单的用mesh函数画的三维图,结果是: 这里需要注意一点: 矩阵Z的行列,Z的行是Y坐标系的值(meshgrid的右边位置的数y),Z的列是X坐标系的值(meshgrid的左边位置的数x). 那下面讲下我怎么将自己的数据导入到Z矩阵中:

plot中画线的颜色通常是八种: 标记符    颜色r          红g          绿b          蓝c          蓝绿m          紫红y          黄k          黑w          白 但是线的颜色是由红绿蓝(RGB)三原色组成的,通过设定三原色的权重可以改变线的颜色,命令如下(x为横坐标,y为纵坐标): color的域值为0—1 plot(x,y,'Color',[1 0 0]);代表红色 plot(x,y,'Color',[0

<canvas class="cvs"></canvas> 遇到的问题: 如css 中设.cvs{width:500px;height:400px;},也就是css改变了canvas的尺寸后,本来是可以画出一个圆来,现在却是一个扁平的圆,为什么呀?如图: 什么原因:(百度上说的) 当你在支持html5 canvas的浏览器下查看页面的时候,你会看到一个大小为300px*300px(BTW:canvas默认大小为:300px*150pxcanvas)相当于一张图片

1.下载方式:直接下载Andaconda,简单快捷,减少准备环境的时间 2.图像 3.代码:可直接运行(有详细注释) # -*- encoding:utf-8 -*- # Copyright (c) 2015 Shiye Inc. # All rights reserved. # # Author: ldq <liangduanqi@shiyejinrong.com> # Date: 2019/2/13 9:27 import matplotlib.pyplot as plt import n

今天的作业是求两幅图像的MSE.SNR.PSNR.SSIM.代码如下: clc; close all; X = imread('q1.tif');% 读取图像 Y=imread('q2.tif'); figure;% 展示图像 subplot(1, 3, 1); imshow(X); title('q1'); subplot(1, 3, 2); imshow(Y); title('q2'); % 使得图像每个像素值为浮点型 X = double(X); Y = double(Y); A = Y-

正好刚写了Hibert生成曲线,不如再加一篇应用的程序. 关于Hilbert图像置乱,我在网上搜的应用领域主要集中在数字水印和图像加密上,而这两个领域我都没怎么接触过. 大部分的图像置乱都是如下图的置乱1所示,至于置乱2则是我不小心生成的. 置乱1是先把原图按hilbert曲线进行赋值,拉成一条一维数组,再reshape成一副图像. 置乱2是先把原图reshape成一维数组,然后再按hilbert曲线进行赋值,生成一副图像. 我感觉都差不多,网上置乱1更常见些,置乱2好像就没见过,不过这都算置乱