作者:桂. 时间:2017-03-10  22:13:36 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6533579.html 声明:欢迎转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文作为:曲线拟合与分布拟合 一文的补充内容,主要介绍MATLAB直方图的绘制,以及对应归一化直方图的实现.全文分三部分简单介绍: 1)直方图(hist)绘制: 2)栅栏图(bar)绘制: 3)归一化直方图实现. 一.直方图(hist) 可以对hist的直方图进行限定,两种途径:个数模式(n

matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化一.为什么归一化1.   基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响.也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变量,从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的. 因为我们这次的图片有好多都是一个系列的,所以老师把这个也作为我研究的一个方向. 我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰.2.matlab里图像数据有时候必须是浮

球体的双目视觉定位(matlab,附代码) 标签(空格分隔): 机器视觉 引言 双目视觉定位是我们的一个课程设计,最近刚做完,拿出来与大家分享一下,实验的目的是在拍摄的照片中识别球体,并求出该球体到相机的实际距离吗,我们要求需要用matlab,但是matlab调用双目摄像头(一个USB口)却老是只能调用双目摄像头中的一个,但是利用Python的OpenCV库却可以同时调用两个,因此我们选用了Python用于拍摄图片. 1.基本流程 备注:因为得出的视差图识别出圆球略困难,我们没有采用视差图深度图

上一篇博客写了k-means聚类算法和改进的k-means算法.这篇博客就贴出相应的MATLAB和C++代码. 下面是MATLAB代码,实现用k-means进行切割: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 功能:实现怎样利用Kmeans聚类实现图像的切割. 时间:2015-07 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function kmeans_segmentation() clear;c

先贴几个链接: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681  Rachel-Zhang的 http://blog.csdn.net/manji_lee/article/details/8922474 David G. Lowe的两篇标志性的文章分别叫 Object recognition from local scale-invariant features 和 Distinctive Image Features from

原文地址:http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/12/19/2825418.html 直方图匹配或叫做直方图规定化都可以,是把原图像的直方图按照给定的直方图加以映射,使新图像的直方图的分布类似于给定的函数. 总共有以下几步: 1.求给定的函数的累积直方图s. 2.求原图像的累积直方图G. 3.求s中每一个值在G中距离最小的位置index. 4.求原图像每个像素通过index映射到的新像素的值. 代码如下: clear all; close all

原理: 直方图均衡化首先是一种灰度级变换的方法: 原来的灰度范围[r0,rk]变换到[s0,sk]变换函数为:s=T(r); 为便于实现,可以用查找表(look-up table)的方式存储,即:原始的灰度作为查找表的索引,表中的内容是新的灰度值. 其次,直方图均衡化是图像增强的一种基本方法,可提高图像的对比度,即:将较窄的图像灰度范围以一定规则拉伸至较大(整个灰度级范围内)的范围. 目的是在得到在整个灰度级范围内具有均匀分布的图像. 所以,当输入:直方图H(r)[此处指每个灰度级占有的像素数]

/*-------------------------------------------------------------------------*/ // 函数名称: histeq() // 传入参数: // BYTE*dstData 要匹配的灰度图像内存空间 // double *srcArray 模版的直方图累积,并进行归一化,大小为256 // int m_Width 匹配内存空间的宽度 // int m_Height 匹配内存空间的高度 // int m_pitch 匹配内存空间的

步骤: 统计原图像素每个像素的个数 统计原图像<每个灰度级的像素的累积个数 家里灰度级得映射规则 将原图每个像素点的灰度映射到新图 代码: clear all I=imread('1.jpg');                 %读入JPG彩色图像文件 imshow(I)                                  %显示出来 title('输入的彩色JPG图像') I_gray = rgb2gray(I); %灰度化后的数据存入数组 imwrite(I_gray,'1_

背景 最近处理行为学数据和fMRI数据,主要使用MATLAB.有一些常用的代码被自己重复使用,所以在此记录,以便于随时调取使用. 1.PVT原生mat文件→txt文件 遇到在处理一些被试的PVT数据时,有一些数据被存为原生的mat文件.因此需要使用以下代码得到txt文件. close all; clear all; clc; filename = [01,02,03,04,05,06,07,08,09,10,11,12]; for m = 1:12 if m < 10 fid=fopen(['0

matlab读hdf文件到txt filename='E:\data\H1BDLD10110607231863921.L2B.HDF'; h=hdftool(filename); Latitude = hdfread('E:\data\H1BDLD10110607231863921.L2B.HDF', '/Navigation Data/Latitude', 'Index', {[1 1],[1 1],[10000 2048]}); dlmwrite('E:\Latitude.txt',Lati

一.mapminmax Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1] 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间,此时对于模式识别或者其他统计学来说,数据应该是每一列是一个样本,每一行是多个样本的同一维,即对于一个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,样本数目是N,一共N列N个样本. 其主要调用形式有: 1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)     % 将矩阵的每一行压缩到 [

MATLAB部分: xmap = repmat( linspace( -regionW/2, regionW/2, regionW), regionH, 1 );%linspace [x1,x2,N] 等差数列 ymap = repmat( linspace( -regionH/2, regionH/2, regionH)', 1, regionW); %转置 %compute the angle of the vector p1-->p2 vecp1p2 = labelData(2,:) -

指派问题的基本内容 一般来说指派问题解决的是如何将任务分配到人,使得任务完成的效益最大化(成本型效益则求最小值,利润型效益则求最大值).上述问题一个 0 - 1 整数规划问题. 问题围绕着任务和人展开,即存在着 m 个任务,以及 n 个人.每个人处理每个任务都会有对应的效益,将所有人的情况写在一起,就组成了一个 m*n 的效益矩阵. 当 m = n 时,即此时,任务数和人数相等,那么每个人都会处理一项任务,存在如下约束: 对于任务来说,每个任务必须分配一个人: 对于人来说,每个人必须分配一个任务

SIMULINK点击生成C代码报错 错误提示: Error encountered while executing PostCodeGenCommand for model 'RTW_sc3': Close all block diagrams (using 'bdclose all') before trying to change the default character encoding setting Caused by: Close all block diagrams (using

彩色图像的直方图均衡化 - YangYudong2014的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/yangyudong2014/article/details/40515035 matlab进阶摸索篇——彩色图直方图均衡化 - Rachel Zhang的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/6667504 用matlab_实现基于直方图均衡化的彩色图像增强 - 成人教育 - 道客巴巴 h

matlab练习程序(HOG方向梯度直方图)http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图,主要用来提取图像特征,最常用的是结合svm进行行人检测. 算法流程图如下(这篇论文上的): 下面我再结合自己的程序,表述一遍吧: 1.对原图像gamma校正,img=sqrt(img); 2.求图像竖直边缘,水平边缘,边缘强度,边缘斜率. 3.

labelme_to_dataset 指令的代码实现: show.py文件 #!E:\Anaconda3\python.exe import argparse import json import os import os.path as osp import PIL.Image import yaml from labelme import utils def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('jso

matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化,一.为什么归一化1.   基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响.也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变量,从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的. 因为我们这次的图片有好多都是一个系列的,所以老师把这个也作为我研究的一个方向. 我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰.2.matlab里图像数据有时候必须是

直方图匹配本质上是让两幅图像的累积直方图尽量相似,累积直方图相似了,直方图也就相似了. 把原图像img的直方图匹配到参考图像ref的直方图,包括以下几个步骤: 1. 求出原图像img的累积直方图img_accu: 2. 求出参考图像ref的累积直方图ref_accu: 3. 灰度级g在img_accu中对应的值记为img_accu_g,找出ref_accu中与ref_accu_g最接近的值,记为ref_accu_G,记该值对应的灰度级为G: 4. 根据g和G的对应关系,得到img经过匹配之后的直