写这篇文章的目的并不是为了向大家推荐一款软件，只是想说明作为一名程序员，只要改变一下思路我们可以在很多地方发挥自己的专业优势，而不仅仅是通过闲暇之余帮MM杀杀毒，装装系统来表现自己的专业和与众不同；其次，希望通过分享的形式总结自己，如果同时还能对一两位朋友有点用处的话，那就更加欣慰了。 说到图像处理
Matlab图像处理基础算法集锦
MATLAB实用源代码
1.图像反转
MATLAB程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
J=double(I);
J=-J+(256-1); %图像反转线性变换
H=uint8(J);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(H);
2.灰度线性变换
MATLAB程序实现如下：
I=
最近几个实验从 MATLAB 环境转入到 Python 环境做，踩了几个小坑，记录一下。写一半发现太长，分开几篇写，计划如下：基本图像处理特征提取分类距离、度量、评价指标与效果评估，及相关绘图主要内容就是介绍 MATLAB 中的各种操作在 Python 中如何实现。中间夹杂一些比较、感想和评论。希望能两到三天更新一篇。一、图像文件的读写MATLAB 中常见的图像的读写使用 imread 和 imw
像数据 缺省情况下，MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(d
转载
2016-05-24 11:18:00
273阅读
2评论
本次内容基于MATLAB的图像处理进行基本介绍，内容包含图像数据的读取、图像展示、裁剪、调整等变换。1、imread()函数 ①若为灰色图像，则A为 M*N 数组，灰色图像的每个像素的灰度值是一个由黑到白的区间
>> A=imread('C:\Users\admin\Desktop\1.jpg');>> imshow(A)>> A=imread('C:\Users\admin\Desktop\1.jpg');%用imread函数读入
原创
2021-12-14 15:48:40
420阅读
我们经常会为自己的技能选择合适工具而感到疑惑。虽然，工具能够帮助你锻炼技能，但它们并不能使你成为一位能者（Craftsman）。一位真正的能者，在他们的口袋中往往会拥有许多不同的工具。另外，他们还能明智地挑选一个合适的工具去完成自己的工作。因此，能者并不与工具产生挂钩，而是自身的技能。有时，我会觉得那些所谓的编程语言很可笑。因为，参与大战的人总纠结于哪门语言是最好的。然而事实上，作为编
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
一。主要流程1.检查环境% 检查Matlab能否调用Python
> pyversion
%如果不能调用python，可以给定python的可执行路径。如：
> pyversion('f:\Anaconda3\python.exe')
% 上面路径根据情况更改即可。需要注意的是，matlab与python的版本可能不兼容。所以，在进行下一个步骤时，需要检查python版本。 如下图所
转载
2023-09-06 10:32:06
116阅读
边缘检测最通用的方法是检测亮度值的不连续性，通过一阶二阶导数检测 近似值仍具有导数性质—即在不变亮度区中的值为，且值与像素值可变区域中的亮度变化的程度成比例。 拉普拉斯算子很少直接被用于边缘检测，因为二阶导数对噪声有无法接受的敏感性，它的幅度会产生双边缘，而且它不能检测边缘的方向。然而，当与其他边缘检测技术组合使用时，拉普拉斯算子是一种有效的补充方法。例如，虽然它的双边缘使得它不适合直接用于边缘检
一般基于MATLAB平台使用SPM工具包进行处理。由于SPM操作较为复杂，不适合批处理，因而有很多实验室开发了一系列基于SPM的工具包，也即开发界面，调用SPM功能实现操作计算。具体的工具包会再另一篇里详述。本部分主要进行流程简述。一、预处理0.删除Slice：为了防止初期设备不稳定，删除最初的几张slice（4-10）；不过现在机器都有预热时间，开始试验
一、图像文件的读写1.colorbar函数将颜色条添加到坐标轴对象中%colorbar函数将颜色条添加到坐标轴对象中
RGB=imread('drum.bmp') %图像读入
I=rgb2gray(RGB); %把RGB图像转化为灰度图像
h=[1 2 1;0 0 0;-1 -2 -1];
I2=filter2(h,I); %使用指定的滤波器h对I进行滤波，结果保存在I2中
i
数字图像处理的内容：1、数字图像信息的获取； 2、数字图像信息的存储； 3、数字图像信息的传送； 4、数字图像信息的处理；其中，数字图像信息的处理主要包括，几何处理，算数处理，图像增强，图像复原，图像重建，图像编码，图像识别，图像理解。几何处理：主要包括坐标变换，图像的放大，图像缩小，旋转，移动，多个图像配准，扭曲校正，周长，面积等。算数处理：图像进行加减乘除运
一、图像读取和显示1、图像的读取filename图像文件的完整路径和文件名，如果在当前工作目录下，只需提供文件名，fmt是图像文件的格式对应的扩展名A=imread(filename,fmt)2、图像的写入imwrite(A,filename,fmt)3、图像的显示I为要显示的图像矩阵，[low high]指定显示灰度图像的灰度范围，高于high的像素被显示成白色，低于low的显示成黑色，imsh
MATLAB图像处理基础2.2.1 图像文件格式及图像类型 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 FI
转载
2016-07-04 01:49:00
113阅读
x(:)) == 4,2); BW1
转载
2022-09-23 20:00:53
55阅读
%%%%%%%%%%%%%%%%% %%降采样 clear all im={}; %创建字典保存读取的图片 dis=dir('F:\kaggle_data_zip\Sample\*.jpeg');%%找到所有需要进行预处理的图像 for i=1:length(dis) path=strcat('F:\kaggle_data_zip\Sample\',dis(i).name); ...
转载
2016-05-31 21:22:00
283阅读
2评论
文章目录模糊处理主要解决一些小的瑕疵边缘问题。处理图片：代码：clear all;%figureI = imread('5.png');imshow(I);%xlabel('(a)原始图像');figureH
原创
2022-06-09 00:16:23
551阅读
锐化处理的目的：是突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节.锐化处理可以用空间微分来完成. 微分算子的响应强度与图像在该点的突变程度有关，图像微分增强了边缘和其他突变(如噪声)而消弱了灰度变化缓慢的区域.我们最感兴趣的是微分算子在①恒定灰度区域(平坦段)、②突变的开头与结尾(阶梯与斜坡突变)以及③沿着灰度级斜坡处的特性对于一阶微分必须保证： 1.平坦段微分值为零 2.在灰度阶梯或斜坡的起点处微分值非
