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
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2023-09-06 10:32:06
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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=
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2024-04-24 07:16:10
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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
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2024-01-11 17:48:58
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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
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2024-04-23 17:11:36
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我正在尝试实现本文描述的算法：这是算法的说明：我们N以采样频率记录了一系列连续的斑点图像fs。这样，可以观察像素如何在图像中演变N。可以将这种演变视为时间序列，并可以通过以下方式进行处理：与每个像素的演变相对应的每个信号都用作一组滤波器的输入。预先将强度值除以它们的时间平均值，以最小化对象的反射率或照明的局部差异。可以充分分析的最大频率取决于采样定理和采样频率的一半fs。后者由CCD相机，图像尺寸
做数据分析、科学计算等离不开工具、语言的使用，目前最流行的数据语言，无非是MATLAB，R语言，Python这三种语言，但今天大圣众包小编简单总结了python语言的一些特点及平常使用的工具等。为什么Python比MATLAB、R语言好呢？其实，这三种语言都很多数据分析师在用，但更推荐python，主要是有以下几点：1、python易学、易读、易维护，处理速度也比R语言要快，无需把数据库切割；2、
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2023-09-06 10:31:43
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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
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2024-08-23 18:43:33
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>> A=imread('C:\Users\admin\Desktop\1.jpg');>> imshow(A)>> A=imread('C:\Users\admin\Desktop\1.jpg');%用imread函数读入
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2021-12-14 15:48:40
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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
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2016-05-24 11:18:00
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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
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2024-03-20 22:42:18
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一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:/w01.tif') 注：计算机E盘上要有w01相应的.tif文件。 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,'e:/w02.tif',’tif’) 3
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2016-07-11 11:46:00
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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
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2024-01-17 20:31:22
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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
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2023-12-19 19:34:20
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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
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2024-05-19 07:04:10
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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
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2024-06-10 09:47:19
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1。滤波 Filtering filter2D() 用核函数对图像做卷积sepFilter2D() 用分解的核函数对图像做卷积。首先，图像的每一行与一维的核kernelX做卷积；然
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2023-01-05 11:46:45
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1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗
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2023-11-24 16:42:28
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bwlabel()用处一般用在图像区域的分割，比如人脸区域与其他肤色区域分割
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2023-01-12 14:52:37
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sort()用处 对一维或二维矩阵进行排序用法sort(A)：对一维或二维矩阵进行升序排序，并返回排序后的矩阵；当A为二维矩阵时，对矩阵的每一列分别进行升序排序(列优先)。sort(A,dim)：对矩阵按指定的方向进行升序排序，并返回排序后的矩阵。 当dim=1时，对矩阵的每一列排序（即将第一维行数打乱重排）； 当dim=2时，对矩阵的每一行排序（即将第二维列数打乱重排）。sort(A,dim,m
原创
2023-01-18 06:43:55
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文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。图像显示colorbar 显示彩条getimage 由坐标轴得到图像数据ice（DIPUM） 交互彩色编辑image 创建和显示图像对象imagesc 缩放数据并显示为图像immovie 由多帧图像制
原创
精选
2023-03-10 10:00:25
488阅读
