利用edge()函数提取图像轮廓,绘制出对象的边界和提取边界坐标信息,matlab实现代码如下: close all;clear all;clc; % 提取图像轮廓,提取图像边缘 I = imread('yifu.jpg'); c = im2bw(I,graythresh(I)); figure; subplot(131);imshow(I); c = flipud(c); %实现矩阵c上下翻转 b = edge(c,'canny'); [u,v] = find(b); %返回边界矩阵b中非零元

基于matlab工具箱提取图像中的多目标特征(代码如下): 代码前面部分为提取图像的边界信息,调用了后面的遍历函数Pixel_Search,函数实现方法见后~ %%ROI Testing close all; clear all; clc; I=imread('Test.png'); I=rgb2gray(I); I=I(:,:); [m,n]=size(I); I_BW=I; :m :n I_BW(Row1,Clo1)=; else I_BW(Row1,Clo1)=; end end end

原文地址 网易博客 前一段时间看到一篇文章"利用Matlab提取图图片中的数据",觉得思路挺好,遂下载下来研究了一番,发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水 平放置的情况,而实际扫描图片时,将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况,且程序GUI界面不太人性化,操作有点不习惯.因此借着作者良好意愿,对其程序进行了改进~ 2011-6-9 shanyunh@QQ.com 考虑一张非水平无变形的曲线图,现将其曲线数据取出来,步骤如下:

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

Codrops 分享了一个有趣的颜色提取实验.这个想法是创建图像的调色板,既有图像本身的潜移默化的影响,也有一些花哨的颜色延伸.通过使用 Vibrant.js 来提取图像中的颜色,并通过 CSS 过滤器将图像转换为黑色和白色版本,还有一个“幕布”滑动的效果. 在线演示      源码下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发中很实用的10个效

基于ArcGIS有多重办法可以提取影像边界,比如常用的有以下几种方式: a.System Toolboxes --> 3D Analyst Tools --> Conversion --> From Raster --> Raster Domain b.System Toolboxes --> Conversion Tools --> From Raster --> Raster to Polygon c.利用镶嵌数据集Footprint图层的方法来获取 其中每一

Matlab实现图像错切源代码 %错切im=(imread('robot.jpg'));im1=rgb2gray(im);figure,imshow(im1);[row,col]=size(im1); %获取行数 和 列数 %图像的水平错切G=zeros(row,col);a=pi/6; %水平错切30度b=tan(a);for m=1:row for n=1:col G(round(m+b*n),n)=im1(m,n); endendfigure,imshow(uint8(G)); %图像的垂

图像处理中经常遇到使用当前像素邻的像素来计算当前像素位置的某些属性值,这样就会导致边界像素处越界访问,一般有两种方法解决这种问题:只对不越界的像素进行处理:对图像边界进行拓展,本文主要介绍如何使用OpenCV简单的对边界进行拓展. 边界的拓展方式 OpenCV提供了几种不同的边界拓展策略: * BORDER_REPLICATE: aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh * BORDER_REFLECT: fedcba|abcdefgh|hgfedcb * BORDER_REFLECT_1

对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是图像特征了.将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵,那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析,而图像的特征,就隐藏在这些数字规律中.深度学习对外推荐自己的一个很重要的点——深度学习能够自动提取特征.本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程,文

效果图: *一阶导数与Soble算子 *二阶导数与拉普拉斯算子 定义:把图片想象成连续函数,因为边缘部分的像素值是与旁边像素明显有区别的,所以对图片局部求极值,就可以得到整幅图片的边缘信息了. 不过图片是二维的离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导. Sobel算子是普通一阶差分,是基于寻找梯度强度. 拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. Sobel算子效果图: Scharr算子是Sobel的升级增强 import cv2 as cv imp

使用imhist函数(要先用rgb2gray转化为灰度图像) 利用matlab计算图像直方图函数为imhist() 具体用法: imhist( i );直接显示图像i的灰度直方图: imhist(i,n)n为指定灰度级显示直方图: [count, x] = imhist( i ) 获取直方图信息,count为每一级灰度像素个数,x为灰度级,x也可以在imhist(i,x)中指定,可以通过stem(x,count)画相应直方图: imhist2.m文件: I = imread('E:\work\K

VGG16提取图像特征 (torch7) VGG16 loadcaffe torch7 下载pretrained model,保存到当前目录下 th> caffemodel_url = 'http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel'  th> proto_url='https://gist.github.com/ksimonyan/211839e770f7b53

从ROS bag文件中提取图像 创建launch文件,如下: export.launch <launch> <node pkg="rosbag" type="play" name="rosbag" args="-d 2 $(find image_view)/test.bag"/> <node name="extract" pkg="image_view" t

MATLAB中图像的基本操作 1.读取.显示图片 MATLAB中提供了immread()与imshow()函数读取和显示图片.其中读取函数imread()原型: imread: A = imread(filename, fmt) A是结构体名,用来存储读入的图像数据.filename是读取的文件名,文件名要用”括起来.fmt是读取文件的类型如:jpg.png等等,这个参数可以不输入,由MATLAB自动判断. 显示函数imshow()原型: imshow: imshow(I) I为读取后保存在MA

上一节中,我们采用了一个自定义的网络结构,从头开始训练猫狗大战分类器,最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率.但是,想要将深度学习应用于小型图像数据集,通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练(training from scratch),因为训练代价高,且很难避免过拟合问题.相对的,通常会采用一种更高效的方法--使用预训练网络. 预训练网络的使用通常有两种方式,一种是利用预训练网络简单提取图像的特征,之后可能会利用这些特征进行其他操作(比如和文本信息结合以用于image capti

扩充图像边界:copyMakeBorder 函数 在图像处理过程中,因为卷积算子有一定大小,所以就会导致图像一定范围的边界不能被处理,这时就需要将边界进行适当扩充. void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst, int top, int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar& value=Scalar()); src,输入图像,即原图像,填 Mat 类的对象即

Roberts边缘检测算子:根据一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理,采用对角线方向相邻两像素之差. 小波变换的方法比较适用于展现夹带在正常信号中的瞬间反常现象,具有方向敏感性.所以可以边缘检测. Roberts边缘检测算子: clear; I=imread('D:\文件及下载相关\图片\gray2.png'); I=rgb2gray(I); grayPic=mat2gray(I); [m,n]=size(grayPic); newGrayPic=grayPic; robertsNum=

可以证明,最简单的各向同性微分算子是拉普拉斯算子.一个二维图像函数 f(x,y) 的拉普拉斯算子定义为 ​ 其中,在 x 方向可近似为 ​ 同理,在 y 方向上可近似为 ​ 于是 我们得到满足以上三个公式的两个变量的离散拉普拉斯算子是 ​ 拉普拉斯变换所对应的滤波器模板为: 0 1 0 1 -4 1 0 1 0 使用matlab利用拉普拉斯算子试着提取一下图像的边缘 %使用拉普拉斯算子实现图像的边缘提取 close all;clear all;clc; I=imread('liftingbody

原创文章,欢迎转载.转载请注明:转载自 祥的博客 原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46819527 在毕业设计的时候写论文画图,要在一个图像上精确的标记出要处理的区域,用Photoshop或是其他绘图软件难免不精确,而且也不符合懒人思维(以后怎么办,要一劳永逸,嘿嘿),所以就自己写软件吧. 编程思想和注意事项 其实程序的思路很简单,就是在局域外面像素的值(颜色)覆盖掉就行了,但是要注意几点内容. 原图像通道问题(边框颜色问

file_path = 'D:/MATLAB/bin/IMAGES/GreenChannels/_512_pixel/';% 图像文件夹路径 img_path_list = dir(strcat(file_path,'*.tif'));%获取该文件夹中所有jpg格式的图像 img_num = length(img_path_list);%获取图像总数量 if img_num > 0 %有满足条件的图像 for k = 1:img_num %逐一读取图像 image_name = img_path