入门基础知识 Matlab图像类型1、亮度图像
(
灰度图像
)
：数据矩阵
I
表示灰度值，如果是
uint8
类型，数值范围可以是
[0
，
255]
；如果是
uint16
类型，数值范围为
[0
，
65536] 2、二值图像：在
MATLAB
数组中只有
0
和
1
两个取值。 3、索引图像：包括
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2024-04-11 11:16:56
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既然讲了如何分割图片，那么如何拼接图片是不会少你们的。 (其实是大佬室友提了一下，我才想起来还可以给我做的工具添加这样的功能) 由于昨天事比较多，所以本期就先以直接编程的方式来实现这个功能，后期有时间在集成到我做的图片浏览器中。-- 原理 --其实，如果前面分割图片的原理理解了的话，本期中拼接图片的原理不用说也能想的到。 照片墙不就是一个由许多小图片构成的大图片么，也就是说照片墙实际上就是由许多小
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2024-03-25 12:18:46
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MATLAB中的图像类型 MATLAB中数组是最基本的数据结构，大部分图像用二维数组即矩阵表示，矩阵中的一个元素对应一个像素。例如，一个由500行600列不同颜色点组成的图像可以用500*600的矩阵来表示。当然也有一些图像是用三维数组表示的，如RGB图像的三个维分别表示像素的红色、绿色和蓝色分量值。这样使得在MATLAB中使用图形文件格式的图像和使用其他类型的矩阵数据的方式一致。&nb
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2024-05-23 15:38:15
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使用matlab中的DPToolBox进行图像分类#毕业设计中要用到深度学习进行图像分类，由于对matlab比较熟悉，因此选择matlab作为算法研究的工具准备：matlab2017b，DeepLearing ToolBox，图像数据集问题：浙江大学智能工厂Anyfeeder实际生产过程中存在物块堆积的情况，要对堆积物块和单个物块进行分类，以便机械臂能够对物块进行抓取，实际生产场景如图1所示： 图
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2024-07-20 19:49:39
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常用的一些图像处理Matlab源代码
#1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换
#2：二维离散余弦变换的图像压缩
#3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度
#4：直方图均匀化
#5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响
#6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波
#7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波
#8：图像的自适应魏纳滤波
#9
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2024-07-10 14:38:55
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Matlab 图像处理基本操作文/天神一、图像基本操作1.读取图像并显示：>> clear;close all %清空Matlab工作平台所有变量（准备工作）
>> I=imread('pout.tif'); % 该图像是Matlab图形工具箱中自带的图像(\toolbox\images\imdemos)
>> imshow(I)2.检查内存（数组）中的图像
基于matlab的图像形状与分类的方法比较分类就是根据被识别对象的若干特征将其归入某一类别。形状特征 （一）特点：各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠；③许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求；④
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2024-05-16 22:50:26
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文章目录前言Matlab提供的图像类型索引图像灰度图像RGB图像二值图像图像类型的转换1.rgb2gray2.gray2ind3.rgb2ind4.ind2gray5.ind2rgb6.im2bw(imbinarize)7.grayslice 前言本系列为使用matlab进行图像处理的工具类笔记，将很少涉及相关原理、公式与推导。重点在于函数应用上，此笔记的目的在于便于快速查阅和使用。Matlab提
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2024-03-25 05:38:42
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Classify imagesInstructions are in the task pane to the left. Complete and submit each task one at a time.Task 1Load pretrained networkdeepnet = alexnet;Do not edit. This code imports and displays the
原创
2022-03-29 17:32:28
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# MATLAB 机器学习图像分类入门指南
在现代数据科学中，图像分类是计算机视觉领域中的一项重要技术。通过机器学习的方法，我们可以训练模型来识别和分类不同类型的图像。下面，我们将逐步引导你完成“MATLAB 机器学习图像分类”的过程，并提供必要的代码示例及解释。
## 流程概览
以下是整个图像分类工作流程的表格：
| 步骤 | 描述
当我们在写cscd、EI或者SCI论文时，常常需要放置一些图片，通常情况下需要对图片进行一些处理，对图像横纵坐标、曲线进行标记。本文阐述如何使用Matlab来实现这些功能。 1、如何使用Matlab绘制相关曲线图 在Matlab中，常采用plot函数来绘制二维图像。其函数格式如下： plot(x,y) 如果x,y都属于向量，则它们必须具有相同的长度，plot函数将以x为横轴，绘制出y。如果x,y都
最大类间方差法：基本思路是根据直方图以某一会灰度为阈值将图像分割成两部分，计算两组的方差，当被分成的两组之间的方差最大时，这个灰度为阈值灰度值img = imread('C:\Users\dell\Desktop\前单图\3.3.JPG');%原图
I_gray=rgb2gray(img);%转换为灰度图
subplot(121),imshow(img);
%转换为双精度
I_d
遥感影像批量裁切与加权拼接方法----基于Matlab裁切方法加权拼接方法 在 遥感+深度学习领域，经常需要对较大尺寸的遥感图像进行批量裁切，制作样本集。在裁切过程中主要的参数有： 裁剪尺寸步长边缘裁切方式（不能完全裁切的情况，不裁切、补0裁切、改变方向裁切）在裁切之后，经过模型预测的影像块需要进行拼接。如果裁切过程中设置了裁剪步长，相邻的影像块会存在重叠，此时在拼接过程，往往需要将重复的区域
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2024-03-29 11:54:44
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clear all;close all;clc; %读入图像Image=imread('p_small.tif');Image=Image(2:(size(Image,1)-1),2:(size(Image,2)-1),:);Ls_Image=Linear_stretch(Image,8);%线性灰度拉伸Im=double(Image)/255;nums=size(Im,3);%波段数%读入样本snum=14;%样本数cli_list=1:14;%各样本对应初分类别号for i=1:s
原创
2021-11-08 09:29:22
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clear all;close all;clc; %读入图像Image=imread('p_small.tif');Image=Image(2:(size(Image,1)-1),2:(size(Image,2)-1),:);Ls_Image=Linear_stretch(Image,8);%线性灰度拉伸Im=double(Image)/255;nums=size(Im,3);%波段数%读入样本snum=14;%样本数cli_list=1:14;%各样本对应初分类别号for i=1:s
原创
2021-11-08 09:54:50
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目录第1章绪论1.1图像的基本概念1.1.1视觉与图像1.1.2图像的表示1.2数字图像处理1.2.1数字图像处理的主要内容1.2.2数字图像处理技术的分类1.2.3数字图像处理的应用1.3数字图像处理面临的问题1.4相关术语1.5图像处理仿真习题第2章数字图像处理基础2.1人眼视觉系统2.1.1人眼基本构造2.1.2视觉过程2.1.3明暗视觉2.1.4颜色视觉2.1.5立体视觉2.1.6视觉暂留
数据类Matlab中和IPT中支持的基本数据类型如下：名称描述double双精度浮点数，范围-10308~10308 8字节uint8无符号1字节整数，范围[0， 255]uint16无符号2字节整数，范围[0, 65535]uint32无符号4字节整数，范围[0, 4294967295]int8有符号1字节整数，范围[-128, 127]int16有符号2字节整数，范围[－32768
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2024-07-13 07:26:11
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1 HOG目标特征提取HOG特征是目前传统目标检测范畴内应用最广、研究最深的特征。首先，对图像x方向的水平梯度和y方向的的优势在于效果更好。图1 梯度方向直方图特征的定义。
原创
2022-10-03 01:27:53
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MATLAB–数字图像处理–图像的分类图像的分类图像的属性是多角度的，图像的分类也是多维的。根据数字图像在计算机中表示方法的不同，分为二值图像、灰度图像、RGB图像和索引图像。二值图像二值图像(Binary Image)是指图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，分别代表黑色和白色。在MATLAB中，二值图像是用一个由0和1组成的二维矩阵表示。这两个可取的值分别对应于关闭和打开，关闭表
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2024-04-04 09:29:54
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使用Tensorflow 2进行猫狗分类识别
本文参照了大佬Andrew Ng的所讲解的Tensorflow 2视频所写，本文将其中只适用于Linux的功能以及只适用于Google Colab的功能改为了普适的代码同时加入了自己的理解，尚处学习与探索阶段，能力有限，希望大家多多指正。文章所需代码均在Jupyter Notebook当中实现。 目录
使用Tens
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2024-03-28 14:08:42
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