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  • 灰度级同现矩阵
    2020-12-10 20:31:39

    //问题描述
    //一幅m×n的灰度图像可以用一个二维矩阵表示,矩阵中的每个元素表示对应像素的灰度值。
    //灰度直方图表示图像中具有每种灰度级的象素的个数,反映图像中每种灰度出现的频率。
    //假设图像灰度为16级(灰度值从0-15),现给出一个矩阵表示的灰度图像,输出各级灰度的像素个数。
    //
    //输入说明
    //输入数据第一行为两个整数m 和n分别表示图像的宽度和高度(0<=m,n<=256),其后是n行数据,每行m个整数,分别表示图像各个像素的灰度值。
    //
    //输出说明
    //输出n行数据,每行数据由两个整数组成,分别表示灰度级和该灰度级像素个数,整数之间用空格分隔,灰度级输出顺序为从低到高,
    //如果某灰度级像素个数为0,则不输出该灰度级的统计结果。
    //
    //输入样例
    //5 4
    //0 1 0 2 8
    //3 4 8 5 9
    //12 14 10 6 7
    //1 15 3 6 10
    //
    //输出样例
    //0 2
    //1 2
    //2 1
    //3 2
    //4 1
    //5 1
    //6 2
    //7 1
    //8 2
    //9 1
    //10 2
    //12 1
    //14 1
    //15 1

    #include<stdio.h>
    int t[256];
    int main()
    {int i,m,n,k,z,temp;
    int j=0;
    int a[256][256]={0};
    int b[256]={0};
    scanf("%d %d",&m,&n);
    	for(i=0,k=0;i<m;i++)
    		for(j=0;j<n;j++)
    	{scanf("%d",&a[i][j]);
    	 t[k]=a[i][j];
    	 k++;
    	}
    		for(i=0;i<m*n;i++)
    		{b[i]=1;
    		}
    		for(i=0;i<k-1;i++)
    		  for(j=0;j<k-1-i;j++)
    		  {if(t[j+1]<t[j])
    		  {
    		   temp=t[j];
    		   t[j]=t[j+1];
    		   t[j+1]=temp;
    	      }
    		  } 
    		  for(i=0;i<k;i++)
    		  {
    		  printf("%d \n",t[i]);
              }
    		for(i=0;i<k;i++)
    		{if(t[i+1]==t[i]) b[j]+=1;
    		else {
    		printf("%d %d\n",t[i],b[j]);
    		j++;}
    }
    for(i=0;i<j-1;i++)
    printf("%d",b[i]);
    return 0;
    }
    

    最初我的编译想法是将二维数组转化为一维数组,如上代码结果编译时间太长了,因此被打了0分。
    整体思想就是一个计数并输出
    然后我偶然看到西安电子科技大学校本教材上的代码

    for(i=0;i<m;i++)
    {
    	for(j=0;j<n;j++)
    {scanf("%d",&a[i][j]);
    	b[a[i][j]]+=1;
    		}
    		}
    		for(i=0;i<256;i++)
    		{printf("%d %d\n",i,a[i]);
    		}
    

    极为巧妙的b[a[i][j]]+=1
    不过它这里输出的答案不符合要求我们需要改一下

    #include<stdio.h>
    int t[256];
    int main()
    {int i,m,n,temp;
    int j=0;
    int a[256][256]={0};
    int b[256]={0};
    scanf("%d %d",&m,&n);
    		for(i=0;i<m;i++)
    		{
    			for(j=0;j<n;j++)
    		{scanf("%d",&a[i][j]);
    		b[a[i][j]]+=1;
    		}
    		}
    		for(i=0;i<256;i++)
    		{if(b[i])
    		printf("%d %d\n",i,b[i]);
        	}
    
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    灰度图像之同现矩阵的求解算法与实现


    • 算法


    •   实现

    1.      实验平台与数据

    本算法使用Matlab语言实现,实验平台为Windows 8 32位操作系统、4GB内存(可用为2.31GB)、Matlab2013b。

    数据1:课堂例子



    数据2:如下,其中,d=(1,0)


     

    数据3:如下图2所示:


    2.      实验程序源代码

    1)  coom.m文件源码

    function [ P ] = coom( I,d)

    % ----------------------计算矩阵或图像的同现矩阵-----------------------------

    % Input

    %       I:灰度图像文件名矩阵(整数值(0~255))

    %       d:位移矢量

    % Output

    %       同现矩阵 P:L,L

    % Usage:

    %      SSELMHSIC('ImageFileName',d)

    %       求灰度图像的同现矩阵

    %    Or:

    %      SSELMHSIC(I,d)

    %       求矩阵I的同现矩阵

    %-------------------------------------------------------------------------

    % Sample

        %%%%   Authors:    Zhi Liu

        %%%%   XiDian University Student

        %%%%   EMAIL:     zhiliu.mind@gmail.com

        %%%%   DATE:       8-11-2013

    %% 对数据进行预处理

    if ~exist('I','var') || isempty(I)

        error('输入图像 I 未定义为空');

    end

    if ~exist('d','var') || isempty(d) ||numel(d) ~= 2

         error('位移矢量 d 未定义为空 d中的元素超过2');

    end

    if isstr(I)

        I = imread(I);

    end

    if d(1)<0 ||d(2)<0

         error('位移矢量 d 的元素应该大于0');

    end

    [M,N,~] = size(I);

    %% 统计灰度级的最大值

    % L = length(unique(I));

    L = max(max(I))+1;

    %% 计算同现矩阵

    P = zeros(L,L); % 预分配内存提高速度

    for i = 1:M-d(2)         % 对图像进行逐元素扫描

        for j = 1:N-d(1)

            ii =I(i,j)+1;

            jj =I(i+d(2),j+d(1))+1;

            P(ii,jj) =P(ii,jj) + 1;

        end

    end

    %% 以图像的形式显示同现矩阵P

    figure

    subplot(121)

    imshow(I,[]);

    title('原灰度级图像');

    subplot(122)

    imshow(P,[]);

    title('左图对应的同现矩阵');

    end

    2)   ImaM.m文件源码(存储数据1和数据2灰度图像矩阵)

    function [ IM ] = ImaM( opt)

    %UNTITLED Summary of this function goes here

    %   Detailedexplanation goes here

    if opt == 1

        IM =[2     1    2     0     1

             0     2    1     1     2

             0     1    2     2     0

             1     2    2     0     1

             2     0    1     0     1];

    elseif opt == 2

        IM =[2     1    2     2

             1     4    4     1

             4     1    2     2

             1     2    4     4

             2     1    1     2];

    end

     

    end

     

    3.      实验结果

    1)       数据1

    在命令窗口输入P=coom(ImaM(1),[1,1])回车后结果如下图4(a)所示:

        


    由上图(a)和图1(b)可知程序运行正确无误。


    图5 数据1运行结果图形化显示

    2)       数据2

    在命令窗口输入P=coom(ImaM(2),[1,0])回车后结果如上图4(b)所示,对比改图与图2(b),可知程序正确无误。


    图6 数据2运行结果图形化显示

    3)       数据3

    在命令窗口输入P=coom('lena.png',[1,1]);回车后即可得到同现矩阵 ,由于该图像数据较大,故仅以图像方式显示如下图:

    图7 数据3运行结果图形化显示

     

    展开全文
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      K比特图像

     1.图像大小b:
            b=MNK    (M、N代表图像横纵像素长度)
     2.当图像分辨率固定时,可变参数K称该图像为K比特图像
            图像灰度级为2^{}k

    (个人觉得这样的定义在我现阶段的认识不太认可)

    灰度级↓=>图像渐变层级↓;色域跨度↑=>图像对比度↑

    邻接、联通、区域和边界

    1.邻接的定义(书中原文)

    令V是用于定义邻接的灰度值集合。在二值图像中,按值为1的像素的邻接时,V={1}。

    采用8邻接可能导致的歧义性,歧义性

    图片引用自(https://blog.csdn.net/hankai1024/article/details/19085203?utm_source=app

    8邻接的中间像素块到右上角的像素块有两条路径,歧义性指的是这,也称二义性。

    之所以要消除这个歧义性,因为在边缘检测中欧给通常不希望出现这样的情况,所以采用m邻接改进8邻接。

    三种类型邻接的定义:

    其中m邻接的可视化解释:

    关于m邻接定义中的(b)部分的解释:其中p与q的4邻域的交集为图上红色圈圈的像素块,如果红色圈圈的像素块的像素值在V中不存在,则p到q的路径没有歧义性(二义性),则p像素和q像素是m邻接的。

    下图中,仅当区域和背景之间采用8邻接时,加圈的点才位于像素值为1的边界上

    理解:8邻域的边界即中心像素块外包的所有像素块位置,图上左边矩阵加区圈的点为中心像素块,

    由于缺少右上角像素块,中心像素块成为了边界的一部分。(其他邻域的边界有各自类似的定义)

    在书中出现了8通路的说法,这个说法理解成:采用了8邻接的像素矩阵的通路均叫8通路。

    边界和边缘是两个不同的概念

    一个有限区域的边界形成一个闭合通路,是一个“整体的”概念。

    边缘是由其导数超过某个预设阈值的像素形成的,是一个“局部的”概念。

    展开全文
  • python矩阵定义

    千次阅读 2020-11-29 18:18:57
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    qk5akbhhpz.jpeg

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  • 金融区块链底层平台FISCO BCOS白皮书

    千次阅读 2020-11-16 14:15:35
    目录 前言 一、缔盟:核心愿景与重点任务 1.1 关于金链盟与金链盟开源工作组 1.2 金链盟开源工作组首批成员介绍 1.3 开源工作组的重点任务 二、启示:实践痛点与解决方案 ... 3.3 金融的性能...
  • 人工智能工程化丨中小企业AI中台落地指南

    千次阅读 多人点赞 2020-11-02 09:29:58
    对于人工智能中台整体产品,或者说人工智能产品化矩阵,笔者根据常见的人工智能产品化需求整理了如下内容。 我们可以把人工智能中台看成是基于 IaaS 基础上的人工智能 PaaS 平台。在人工智能中台上灵活搭建各种人工...
  • 核心代码实现 读取图片功能实现以及代码: 代码: string testImgPath = "C:\\Users\\m'l's\\Desktop\\数据结构二项目\\ISBN图片识别\\Project2\\image"; vector<String> testImgFN;//必须cv的String glob...
  • 3、关于黑白&灰度&彩色图像 4、图像文件大小 5、图像的数字化 6、关于采样&量化 7、采样间隔 ( 采样点 ) 与图像关系之国际棋盘效应 8、量化等级与图像关系之伪轮廓现象 9、采样和量化的一般原则 10、关于数字图像...
  • 详解MySQL数据库攻防及Fiddler神器分析数据包 随着互联网的繁荣,阶段的恶意代码也呈现出快速发展的趋势,主要表现为变种数量多、传播速度快、影响范围广。在这样的形势下,传统的恶意代码检测方法已经无法满足...
  • 2.N-grams和TF-IDF结合构造特征矩阵 3.训练模型 4.检测新数据集是恶意请求还是正常请求 5.完整代码 四.总结 前文学习: [网络安全自学篇] 一.入门笔记之看雪Web安全学习及异或解密示例 [网络安全自学篇] 二....
  •  1 数据结构方面,了解链表,队列,堆栈,线性表,树和矩阵,图以及更复杂的无需了解,然后结合一种语言,比如Java,了解对应的对象,比如ArrayList。同时了解下红黑树,二叉树之类的概念,或许面试会问到  2 ...

空空如也

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灰度级同现矩阵