1.原图像经水平.垂直.水平垂直镜像设置通过mirror函数实现: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('cameraman.tif'); %输入图像 J1=mirror(I,1);%原图像的水平镜像 J2=mirror(I,2);%原图像的垂直镜像 J3=mirror(I,3);%原图像的水平垂直镜像 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500

图像移动涉及到move函数,实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('lenna.bmp'); %输入图像 a=50;b=50;%设置平移坐标 J1=move(I,a,b);%移动原图像 a=-50;b=50;%设置平移坐标 J2=move(I,a,b);%移动原图像 a=50;b=-50;%设置平移坐标 J3=move(I,a,b);%移动原图像 a=-50;b=-50;%设置平移坐

matlab可以生成C++代码, 但是在涉及图像数据的时候,要注意数据格式的转换. 1. Matlab图像数据在内存中的存放顺序是R通道图,G通道图,B通道图.对于每个通道,数据存放是先列后行. 2. C++中,opencv Mat对象的数据存放顺序是先行后列,对于每个像素点,分别有r,g,b三个值. 3 . Opencv Mat 转matlab格式数据 对于opencv Mat图像,首先需要拆分成三个单通道图,然后分别进行转置,再按照R通道图,G通道图,B通道图的顺序把数据复制到一段连续空间.

1．MATLAB支持的几种图像文件格式: ⑴JPEG(Joint Photogyaphic Expeyts Group):一种称为联合图像专家组的图像压缩格式. ⑵BMP(Windows Bitmap):有1位.4位.8位.24位非压缩图像,8位RLE(Run length Encoded)的图像.文件内容包括文件头(一个BITMAP FILEHEADER数据结构).位图信息数据块(位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表)和图像数据. ⑶PCX(Windows Paintbru

矩阵转置是matlab最基本的操作了,但这个基本操作,也是很多初学者容易出现问题的地方.本帖通过几个实例演示matlab矩阵转置的操作. 方法一:'  运算符与  .'  运算符 >>a = rand(3,5) a = 0.9340    0.4694    0.1622    0.5285    0.2630     0.1299    0.0119    0.7943    0.1656    0.6541     0.5688    0.3371    0.3112    0.6020

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

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

1.图像旋转与缩放 bm=imread("3.png"); %subplot(1,3,1); imshow(bm); %缩放图片 %bt=imresize(bm,0.5,'nearest'); %图片旋转,第三个参数可选,逆时针旋转 theta=30; bt=imrotate(bm,theta,'crop'); %subplot(1,3,2); figure,imshow(bt) 'crop'表示旋转时,是否切割. 2.图像的加法运算 2.1 图像结合 在MATLAB中,如果要进行两幅

Matlab图像彩色转灰色 时间:2014年5月7日星期三 网上找的程序.实现图像彩色转灰色: I1=imread('C:\Users\Yano\Desktop\matlab\test1\4.jpg'); I2=rgb2gray(I1); figure(1) imshow(I1); title('源图像'); figure(2) imshow(I2); title('灰度图像'); 自己拍的几张图片,通过此程序转换成功: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nk

图像边缘检测--OpenCV之cvCanny函数 分类: C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel). 函数 cvCa

MATLAB实现最优低通滤波器的函数 % Fs     --Data rate % Fpass  --pass band % Fstop  --Cutoff frequencies % Apass  --Passband ripple % Astop  --Stopband ripple % Q_Bit  --Quantization bits function coef  = LowPassFir(Fs,Fpass,Fstop,Apass,Astop,Q_Bit) dens  = 20;   

MATLAB语言没有系统的断言函数,但有错误报告函数 error 和 warning.由于要求对参数的保护,需要对输入参数或处理过程中的一些状态进行判断,判断程序能否/是否需要继续执行.在matlab中经常使用到这样的代码: if c<0 error(['c = ' num2str(c) '<0, error!']); end 使用assert断言函数就可以写成: assert(c>=0, ['c = ' num2str(c) '<0 is impossible!']); 还可以直

在MATLAB中,通过函数imadjust()进行图像灰度的调整,该函数调用格式如下: J=imadjust( I )  对图像I进行灰度调整 J=imadjust( I,[low_in;high_in],[low_out;high_out]) [low_in;high_in]为原图像中要变换的灰度范围,[low_out;high_out]为变换后的灰度范围 J=imadjust( I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)  该gamma参数为映射

本次涉及了对原图像增加高斯噪声.多次叠加原图和高斯噪声图以及叠加后的平均图像. close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; RGB=imread('eight.tif'); %读入eight图像,赋值给RGB A=imnoise(RGB,'gaussian',0,0.05); %加入高斯白噪声 I=A; %将A赋值给I M=3; %设置叠叠加次数M I=im2double(I); %将I数据类型转换成双精度 RGB=im2

Canny function [ canny ] = canny( rgb ) temp=rgb2gray(rgb); canny=edge(temp,'canny'); end 灰度 temp=rgb2gray(rgb); 播放视频 clear all source = VideoReader('d:\v\\bus\1.avi'); myObj = VideoWriter('bus1.avi'); open(myObj); c= source.numberOfFrames; for i=1:c

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

一.矩阵 1.定义和简单使用(一般的编程语言,数组下标都是从0开始的,但是MATLAB是从1开始的) >> a=[ ; ; ] a = >> b=[ ; ; ]; >> c=[;;]; >> a+b ans = >> a*b ans = >> a*c ans = 2.常用矩阵运算和函数 A':矩阵转置: A+B,A-B,A*b:矩阵加减: inv(A):矩阵求逆: rank(A):矩阵的秩: B/A:等价于B*inv(a): A.*B

目标:对原图I进行[80,50]的偏移操作得到图B. 首先读入图像,以matlab自带的pout.tif为例. strel是创建形态学结构元素的. translate函数在原结构上进行[80,50]的偏移. I = imread('cameraman.tif'); se = translate(strel(1),[80,50]); B = imdilate(I,se);

1. nlfilter(General sliding-neighborhood operations) B = nlfilter(A, [m n], fun),这是一个其中A是图像[m  n]是图像处理区域的矩阵大小,fun是函数句柄,B是函数返回的一个标量. 意为对图像A的每个大小为m*n的patch进行fun函数的操作,patch的取法为滑动(sliding),即patch的中心像素遍历图像的每个点,当取到边界时需要进行边界延拓.fun必须是函数的句柄,可自由定义也可取matlab内置的函

图像的邻域操作是指输出图像的像素点取值,由输入图像的某个像素点及其邻域内的像素,通常像素点的邻域是一个远小于图像本身尺寸.形状规则的像素块,如2×2,3×3正方形.2×3矩形等,或者近似圆形的多边形.在Matlab中,提供了几个实现邻域操作的函数: 通用滑块邻域操作函数:nlfilter(),语法包括: B = nlfilter(A, [m n], fun):输入灰度图像A,返回图像B,按照尺寸m× n滑动邻域,利用运算函数fun处理后得到结果.其中fun是一个传入m × n矩阵输出一个标量的函