matlab中处理图像像素点数据: img1=double(imread('lenna.bmp')); matlab中imshow图片,要先转换成uint8: subplot(1,2,1),imshow(uint8(img1)),title('original');subplot(1,2,2),imshow(uint8(img2)),title('after'); matlab图像处理关于unit8的问题_百度知道 https://zhidao.baidu.com/question/545122

最近在写毕业论文, 需要保存一些高分辨率的图片. 下面介绍几种MATLAB保存图片的 方式. 一. 直接使用MATLAB的保存按键来保存成各种格式的图片 你可以选择保存成各种格式的图片,  实际上对于一般的图片要求而言, 该方法已经足够了. 二. 使用saveas函数 该函数实际上类似于 “另存为” 的选项, 并且忽略图片的背景大小等等, 按照默认的属性存储. 一般格式为为 saveas(fig, filename, formattype) clear clc x = 0:0.01:2*pi;

1.uint8,uint16与double 为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像.matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)运算. 概括:uint8,uint16--存储,显示 double---计算数据处理 2.转换 I = rgb2gray(imread(‘dog2.jpg')); %把图像变为灰度图像 f = im2double(I);  % 灰度图转doubl

我们经常会遇到这样的问题.用将matlab生成的图保存EPS格式后,用GSVIEW打开后,可以看到图片显示不全.遇到这种情况是,我们可以使用dvipdf——dvips的方法来生成PDF,这样生成的pdf中的图片一般可以显示全,但是这样经常会导致图片质量不高.我们最希望的当然是,从matlab中保存出来的EPS就是全的.今天发现,在保存matlab生成的图片为eps图片时,不在fig窗口利用save as进行保存,而是直接在plot之后利用print来保存,比如 plot(x,y); print(

imread Read image from graphics file  Syntax A = imread(filename, fmt) [X, map] = imread(...) [...] = imread(filename) [...] = imread(URL,...) [...] = imread(...,Param1,Val1,Param2,Val2...) Description A = imread(filename, fmt) reads a grayscale or c

1. 函数 1.1 原始方法 之前我调用函数的方法是,首先写好函数文件,然后保存,然后在主函数中调用.这种方法的不足在于会导致你的工作目录的文件太多,从而导致很乱.在网上找了一些解决方法. 1.2 本地函数 能否像C语言那样直接在一个文件中定义各种函数然后调用呢?原来在Matlab2016b版本之后就加入了一个本地函数的定义. clc; clear all; f=linspace(1,100,100); kk = b_Vale(f); %本地函数的定义 可以定义多个 但是注意不要和文件名一样 f

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imread.html?searchHighlight=imread&s_tid=doc_srchtitle imread 从图形文件读取图像 全页折叠 语法 A = imread(filename) A = imread(filename,fmt) A = imread(___,idx) A = imread(___,Name,Value) [A,map] = imread(___) [A,map,tran

转自:http://blog.csdn.net/fx677588/article/details/53301740 1. matlab图像保存说明 matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数,即1个字节),以此方式存储的图像称作8位图像,好处相比较默认matlab数据类型双精度浮点double(64位,8个字节),自然可以节省很大一部分存储空间.  详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中.例如,彩色图像像素大小是400*3

print(figure_handle,'formats','-rnumber','filename')  %将图形保存为png格式,分辨率为number的(默认为72),最好指定的分辨率大一点,否则保存图形的效果较差.   %Save the figure with the handle h to a PostScript file named Figure1, which can be printed later: h = figure;   %指定图片打印figure handle plo

一.用法解析 1.1. 分辨率-rnumber 1.2.  输出图片的“格式”formats 二.用法示例 2.1. 设置输出图片的“图像纵横比” 2.2. Batch Processing(图片保存“批处理”)filename 1.2. 输出图片的“格式”formats 一.用法解析 print(figure_handle,'formats','-rnumber','filename') %将图形保存为formats格式,分辨率为600的(默认为72),最好指定的分辨率大一点,否则保存图形的效

a=[50,60,70; 80,90,50; 100,55,40] 假设a是一个灰度图的mat形式(当然实际的size肯定比这大,我只是举例子),如果需要对这个矩阵的像素进行加减处理,很可能会产生溢出,如用matlab试验a(1,1)-60,答案为0.那么怎么才能防止这种情况呢? 一种情况是,转换成double,但是转换成double将会将数值聚集到[0,1]之间,感觉换来换去比较麻烦 我比较倾向于,直接使用int16(a(1,1)),这样就是16位的整型,可以正常的进行运算.

% --- Executes on button press in pushbutton5. function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton5 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles a

今天发现一个奇怪的现象. 在用 imresize() 缩小图象时,如果图象时 double 格式的,缩小后会产生不连通的现象. 下面是原图: 对这张图象 img 做 simg = imresize(img, 1/2) 后,下面是 imshow(simg>0) 的结果. 左边是 class(img) = uint8,右边是 class(img) = double. 可以发现,double 时,边缘有不连通现象,且 bwconncomp(simg>0) 返回的结果是: Connectivity:

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

1.MATLAB最好保存为eps格式,虽然IEEE也支持png等其他格式,但是MATLAB在保存为png格式时,很容易在后期插图时,出现分辨率不足等问题. 2. MATLAB在save as图片的时候,会将图片的留白也保存下来,当把这张图片在latex中插入时,会占据很大的空白,导致主图显的很小.可以通过下述方式来去除留白: 首先  imshow(uint8(data),'border','tight','initialmagnification','fit'); 这是显示图片图片的意思,uin

矩阵运算 矩阵的基本生成 m1 = 1:5 % 生成行矩阵[1,2,3,4,5] m2 = 1:2:10 % 起点:步长:终点 [1,3,5,7,9] linspace(x1,x2,n) % 生成 n 个点.这些点的间距为 (x2-x1)/(n-1). m3 = linspace(0,5,11) % [0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5] m4 = 1:3; m5 = 4:6; m6 = [m4, m5] % [1,2,3,4,5,6] 矩阵组合 m7 = [m4;

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta

 试验报告 一.试验原理: 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g,通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数参数传入,定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代码即可对整个二维图像矩阵中所有点的灰度进行线.

实验一图像的滤波处理 一.实验目的 使用MATLAB处理图像,掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用,对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较,体会不同大小的掩模对图像细节的影响. 二.实验内容 使用n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理.观察处理前后图像效果,分析实验结果和算法特点. 三.实验原理 1.均值滤波器(平滑线性滤波器):其响应是包含模板内像素平均值,低通滤波器. R = (领域内所有点的值*对应点的掩模系数之和)/(掩模系数之

1.读入照片 控制输出的标志定义 clc;close all;clear YES = 1; NO = 0; %YES表示输出该文件,请用户配置 yuv444_out_txt = 1; yuv444_out_yuv = 0; yuv422_out_txt = 0; yuv422_out_yuv = 0; yuv420_out_txt = 0; yuv420_out_yuv = 1; filename = 'Koala.jpg'; filestr = filename(1:findstr(filen