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  • 本资源包含基于Matlab的imref2d函数实现二维图像到世界坐标系的转换源码和图片素材。 包含 实例1:实现二维图像TIF到世界坐标系的转换(设定世界坐标范围大小) 实例2:实现二维图像DCM到世界坐标系的转换(设定世界...
  • 实例1:计算二值分割图像的dice相似系数 实例2:计算多区域分割图像的dice相似系数

    实例1:实现二维图像TIF到世界坐标系的转换(设定世界坐标范围大小)

    实例2:实现二维图像DCM到世界坐标系的转换(设定世界坐标范围大小和分辨率)

    本例程的配套完整源码和图片素材下载

     

    imref2d函数imref2d对象存储着二维图像行和列上的内部坐标(intrinsic coordinates)与世界坐标系(world coordinate)中相同行和列位置之间的关系。在图像二维平面的world-x和world-y坐标系中对图像进行有规律的采样,使intrinsic-x值与world-x值对齐,intrinsic-y值与world-y值对齐。每个维度的分辨率可以不同。

     

    函数描述:

    R = imref2d    创建 imref2d 函数具有默认属性设置
    R = imref2d(imageSize)    设置可选 imageSize 属性
    R = imref2d(imageSize,pixelExtentInWorldX,pixelExtentInWorldY)    设置可选 imageSizepixelExtentInWorldX 和 pixelExtentInWorldY 属性
    R = imref2d(imageSize,xWorldLimits,yWorldLimits)    设置可选 imageSizexWorldLimits 和 yWorldLimits 属性

     

    属性解释:

    ImageExtentInWorldX世界坐标系中图像 x-维度跨度(或长度)(单位mm) ,用数字标量表示。imref2d对象将这个值设置为 PixelExtentInX * ImageSize(2)   数据类型: 双精度(double)

    ImageExtentInWorldY :世界坐标系中图像 y-维度跨度(或长度)(单位mm) ,用数字标量表示。imref2d对象将这个值设置为 PixelExtentInY * ImageSize(1)   数据类型: 双精度(double)

    ImageSize :每个空间维度中元素的数目(表示图像行*列的像素个数),指定为一个 2 元素的正向向量。ImageSize的形式与size函数返回的形式相同  数据类型: 双精度(double)

    PixelExtentInWorldX世界坐标系中在 x-维 中测量的一个像素的大小(即单个像素的x维宽度),指定为正数(单位mm)   数据类型: 双精度(double)

    PixelExtentInWorldY :世界坐标系中在 y-维 中测量的一个像素的大小(即单个像素的y维宽度),指定为正数(单位mm)   数据类型: 双精度(double)

    XWorldLimits :世界坐标系中图像 x-维 坐标范围的限制,指定为一个2元素的行向量[xMin xMax](单位mm)   数据类型: 双精度(double)

    YWorldLimits :世界坐标系中图像 y-维 坐标范围的限制,指定为一个2元素的行向量[yMin yMax](单位mm)    数据类型: 双​​​​​​​精度(double)

    XIntrinsicLimits :​​​​​​​图像内部坐标系中 x-维 的限制,指定为一个2元素的行向量[xMin xMax]  对于m×n图像(或m×n×p图像),XIntrinsicLimits = [0.5, n+0.5]   数据类型: 双​​​​​​​精度(double)

    YIntrinsicLimits :​​​​​​​图像内部坐标系中 y-维 的限制,指定为一个2元素的行向量[yMin yMax]  对于m×n图像(或m×n×p图像),YIntrinsicLimits = [0.5, m+0.5]   数据类型: 双​​​​​​​精度(double)

     

    实例1:实现二维图像TIF到世界坐标系的转换(设定世界坐标范围大小)

    %通过imref2d函数创造一个已知世界坐标范围大小限制的二维图像tif的空间参考对象RA
    close all;clear;
    A = imread('pout.tif');%读取一张二维灰度图像
    figure
    imshow(A);
    title('Original Image');
    %创建一个imref2d对象,指定与该对象关联的图像的大小限制
    xWorldLimits = [2 5];%指定在世界坐标系中,图像x轴坐标范围限制为2->5(单位mm)
    yWorldLimits = [3 6];%指定在世界坐标系中,图像y轴坐标范围的限制为3->6(单位mm)
    %输出图像A内部坐标与世界坐标系之间转换的的空间参考信息RA
    RA = imref2d(size(A),xWorldLimits,yWorldLimits)
    %指定图像A的空间参考对象RA,显示图像A和轴坐标(轴坐标反映的是世界坐标)
    figure
    imshow(A,RA);
    title('转换到世界坐标系的图像A和轴坐标');

                 ​​​​​​​

            输入初始图像A                    图像A限制世界坐标范围后的imref2d转换图像     图像A内部坐标与世界坐标系之间转换的的空间参考信息RA

    图像A大小为291*240(图像行*列的像素个数):  

    注:

    ImageExtentInWorldX = 5 - 2 = 3   (单位mm)​​​​​​​  =  PixelExtentInWorldX *  ImageSize(2)

    ImageExtentInWorldY = 6 - 3 = 3   (单位mm)​​​​​​​  =  PixelExtentInWorldY *  ImageSize(1)

    ImageSize = [291 240] (图像行*列 [m*n] 的像素个数)

    PixelExtentInWorldX   = 3 / 240 = 0.0125  (单位mm)​​​​​​​(即在世界坐标系中单个像素的x维宽度)

    PixelExtentInWorldY   = 3 / 291 = 0.0103  (单位mm)​​​​​​​(即在世界坐标系中单个像素的y维宽度)

    XWorldLimits = [2 5] (单位mm)​​​​​​​(世界坐标系中图像 x-维 坐标范围的限制

    YWorldLimits = [3 6] (单位mm)​​​​​​​(世界坐标系中图像 y-维 坐标范围的限制)

    XIntrinsicLimits  = [0.5 240.5] (图像内部坐标系中 x-维 的限制)(对于m×n图像(或m×n×p图像),XIntrinsicLimits = [0.5, n+0.5] )

    YIntrinsicLimits  = [0.5 291.5] (图像内部坐标系中 y-维 的限制)(对于m×n图像(或m×n×p图像),YIntrinsicLimits = [0.5, m+0.5] )

     

    实例2:实现二维图像DCM到世界坐标系的转换(设定世界坐标范围大小和分辨率)

    %通过imref2d函数创造一个已知世界坐标范围大小限制和分辨率的二维图像tif的空间参考对象RA
    close all;clear;%关闭所有窗口,清空变量
    m = dicominfo('knee1.dcm');
    A = dicomread(m);%读取一张二维DCM格式的灰度图像
    figure,
    imshow(A,'DisplayRange',[]);
    title('Original Image');
    %创建一个imref2d对象,指定像素的大小size和分辨率PixelSpacing DICOM文件包含一个元数据
    %PixelSpacing,该元数据指定每个维度中图像分辨率(以每像素毫米为单位)
    RA = imref2d(size(A),m.PixelSpacing(2),m.PixelSpacing(1))
    figure,
    imshow(A,RA,'DisplayRange',[0 512])
    title('世界坐标系中的图像A');
    RA.ImageSize(1)%输出图像的宽度(即图像一列的像素个数)
    RA.ImageExtentInWorldX%在世界坐标系中图像 x-维度 的跨度(或长度)(单位mm) 

              

                               输入初始图像A                         世界坐标系中的图像A       图像A内部坐标与世界坐标系之间转换的的空间参考信息RA

     

    图像A大小为291*240(图像行*列的像素个数):  

    注:

    ImageExtentInWorldX = 160.1563 - 0.1563 = 160 (单位mm)​​​​​​​  =  PixelExtentInWorldX *  ImageSize(2)

    ImageExtentInWorldY = 160.1563 -0.1563 = 160 (单位mm)​​​​​​​  =  PixelExtentInWorldY *  ImageSize(1)

    ImageSize = [512 512] (图像行*列 [m*n] 的像素个数)

    PixelExtentInWorldX   = 160 / 512 = 0.3125  (单位mm)​​​​​​​(即在世界坐标系中单个像素的x维宽度)

    PixelExtentInWorldY = 160 / 512 = 0.3125  (单位mm)​​​​​​​(即在世界坐标系中单个像素的y维宽度)

    XWorldLimits = [0.1563 160.1563] (单位mm)​​​​​​​(世界坐标系中图像 x-维 坐标范围的限制

    YWorldLimits = [0.1563 160.1563] (单位mm)​​​​​​​(世界坐标系中图像 y-维 坐标范围的限制)

    XIntrinsicLimits  = [0.5 512.5] (图像内部坐标系中 x-维 的限制)(对于m×n图像(或m×n×p图像),XIntrinsicLimits = [0.5, n+0.5] )

    YIntrinsicLimits  = [0.5 512.5] (图像内部坐标系中 y-维 的限制)(对于m×n图像(或m×n×p图像),YIntrinsicLimits = [0.5, m+0.5] )

     

    注:一张图像的内部坐标(Intrinsic coordinate) 与像素坐标(Pixel  Indices)的区别与图释

    像素坐标(Pixel  Indices):像素坐标定义为(Row,Column)(第几行,第几列),元素之间是离散的,如下图为一张 3 * 3 矩阵大小的图像,左上角(红色圈位置)的像素坐标为(1,1),黑色圈位置的像素坐标为(2,3)

    内部坐标系(Intrinsic coordinate):内在坐标定义在连续平面上,图片内部坐标系的内部坐标定义为(ColsNum+0.5,RowsNum+0.5)(单位mm)​​​​​​​,如图片左上角的内部坐标为(0.5,0.5)(坐标系原点)​​​​​​​,上图中红圈所对应的内部坐标为(1.5,1.5),黑圈所对应的内部坐标为(3+0.5,2+0.5)=(3.5,2.5),即x = 3.5mm,y = 2.5mm

    结论:图像世界坐标与图像内部坐标相似,通过设定世界坐标范围大小便可以通过imref2d函数进行相互之间转换。

    参考链接

     

     

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  • 该mat文件用于matlab中将经纬度坐标转换成地理坐标,按照北京54,第20度带进行坐标到平面的投影,调用projfwd函数即可。
  • 假设一个二值图像包含一个 1 cm x 1cm 的正方形,然后提供 xlim 为 [0,1] 和 ylim 为 [0,1],该函数将所有白色像素从输入图像像素坐标转换为实际物理坐标 [c1 ,c2]。
  • 本程序结合我的博客而仿真的,网址是:https://mp.csdn.net/postedit/82115829
  • 此工具可将 UTM GeoTiff 或具有相应 UTM 世界文件的 tiff 转换为 Lat/Long GeoTiff,而无需使用 Mapping Toolbox。 读入源文件并使用地理目录信息创建新的 GeoTiff。 此功能利用文件交换网站上的以下功能: ...
  • Matlab图像处理函数大全(建议收藏)

    千次阅读 多人点赞 2020-12-11 20:32:01
    文章目录第1章: 图像显示与图像文件输入输出函数第2章: 图形绘制第3章: 图像类型和类型转换第4章: 图形用户界面工具第5章: 空间变换和图像配准第6章: 图像分析和统计第7章: 图像代数运算第8章: 图像增强第9...
    展开全文
  • 在处理图像过程中一定要对图像类型进行转换,不然中间会出现很多操作错误,所以要把这部分的内容进行学习整理一下,有哪些函数可以更便捷的转换呢! 图像类型转换关系如下所示 RGB转灰度 rgb2gray() X = rgb2gray...

    在处理图像过程中一定要对图像类型进行转换,不然中间会出现很多操作错误,所以要把这部分的内容进行学习整理一下,有哪些函数可以更便捷的转换呢!


    图像类型转换关系如下所示
    在这里插入图片描述


    正式介绍图像类型转换之前,先了解一下各个类型

    • 亮度图像
      一幅亮度图像是一个数据矩阵,其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类,则它们的整数值范围分别是[0, 25]和[0, 65 535]。若图像是double类,则像素的取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0, 1]。

    • 二值图像
      二值图像在MATLAB中具有非常特殊的意义。一幅二值图像是一个取值只有 0和1的逻辑数组。因而,一个取值只包含0和1的uint8类数组,在MATLAB中并不认为是二值图像。使用logica1函数可以把数值数组转换为值数组。

    举例:
    若A是一个由0和1构成的数值数组,则可使用如下语句创建一个逻辑数组B:

    B = logical(A)
    

    若A中含有除了0和1之外的其他元素,则使用logical函数就可以将所有非零的量变换为逻辑1,而将所有的0值变换为逻辑0。

    要测试一个数组是否为逻辑数组,可以使用函数islogical:

    islogical(C)
    

    若C是逻辑数组,则该函数返回1;否则,返回0。


    RGB转灰度 rgb2gray()

    X = rgb2gray(I) 即将RGB图像I转换成灰度图像X(RGB即为真彩色图像)

    I = imread('tree.png');
    X = rgb2gray(I);
    imshow(X);
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    RGB转为索引图像 rgb2ind()

    同上用法,其也可以输入参数项dither_option,表示是否抖动

    灰度图像转索引图象gray2ind()

    matlab中的灰度图像是一个二维数组矩阵,而索引图像不仅包括一个二维的数组矩阵,还包括一个M X 3的颜色映射表。所以要想将灰度图像转换成为索引图像,则必须生成对应的颜色映射表。而MATLAB中可以直接调用函数gray2ind()来实现图像转换。其调用格式如下:

    • [X, map] = gray2ind(I, n);
      该函数是将灰度图像I特换为索引图像,其中I指的是原灰度图像,n是灰度级数,默认值为64. [X, map]对应转换后的索引图像,map中对应的颜色值为颜色图gray(n)中的颜色值

    • [X, map] = gray2ind(BW, n):
      该函数是将二值图像BW转换为索引图像,其中n是灰度级数,默认值为2。二值图像实际上也是灰度图像,只是灰度级为2

    索引图像转灰度图像 ind2gray()

    利用函数gray2ind( )可以将灰度图像转换为索引图像,同样,索引图像也是可以转换成为灰度图像的,在MATLAB中直接调用函数ind2gray( )即可实现,其调用格式如下:

    • I=ind2gray(X,map)
      该函数是将具有颜色映射表map的索引图像转换为灰度图像,去除了索引图像中的颜色、饱和度信息,保留了图像的亮度信息。其中[X,map]对应索引图像,I表示转换后的灰度图像。输入图像的数据类型可以是double型或uint8型,但输出为double型。
    索引图像转RGB图像 ind2rgb()
    • RGB = ind2rgb(X,map):
      该函数是将索引图像[X,map]转换为RGB图像,其中[X,map]指向索引图像,RGB指向转换后的真彩色图像。转换过程中形成一个三维数组,然后将索引图像的颜色映射表中的颜色值赋值给三维数组。输入图像的数据类型可以是double型、uint8型 或uint16型,输出为double型。
    其它图像转二值图像 im2bw()

    在MATLAB中,二值图像中的数据类型实际上是logical型,’0’代表黑色、’1’代表白色,所以二值图像实际上是一幅“黑白”图像。那么,将其他图像转换为二值图像,首先必须规定一个规则:将其他数组中什么数据变为’1’,什么数据变为’0’。
    常用的方法是“阈值法”,它是确定一个阈值,小于阈值就取为’0’,其他的全部取为’1’ 。在MATLAB中实现这一功能的函数为im2bw( ),其调用格式根据转换的原图像不同而各有差异。如果输入不是灰度图像,先将其转换为灰度图像,然后通过阈值法转换为二值图像。

    矩阵转灰度图

    在MATLAB中,一个数据矩阵就相当于一幅数字图像,只是在数字图像中对应的数组元素必须在一定的取值范围,因此,只要将对应数据矩阵中的元素按一定规律进行转换,就可以将矩阵转换为图像了。在MATLAB中可以利用函数mat2gray( ),将一个数据矩阵转换为一幅灰度图像,其调用格式为:

    • I = mat2gray(X[ xmin, xmax]):
      该函数是按照指定的取值区间[xmin,xmax]将数据矩阵X转换为灰度图像I, xmin对应灰度值0,即黑色,xmax对应灰度值1,即白色。数据矩阵中小于xmin的值取为0,大于xmax的值取为1。如果不指定取值区间[xmin, xmax],即缺省情况下,将数据矩阵X中最小值设为xmin,最大值设为xmax。

    图像显示函数
    • imshow
      用来显示图片的
    I = imread('moon.tif');
    figure,imshow(I);
    

    而有时为了数据处理,要把读取的图片信息转化为更高的精度,
    I = double(imread(‘moon.tif’));

    为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型。如果直接运行imshow(I),我们会发现显示的是一个白色的图像。这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0-1范围内,即大于1时都是显示为白色,而imshow显示uint8型时是0~255范围。而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了。

    有两个解决方法:

    • imshow(I/256); -----------将图像矩阵转化到0-1之间
    • imshow(I,[]); -----------自动调整数据的范围以便于显示.

    从实验结果看两种方法都解决了问题,但是从显示的图像看,第二种方法显示的图像明暗黑白对比的强烈些!


    补充:

    imshow(I, [low high]);
    %小于low的设定为黑色,大于high的设定为白色
    
    • pixval
      函数pixval经常用来交互地显示单个像素的亮度值。该函数可以显示覆盖在图像t.的光标。当光标随着鼠标在图像上移动时,光标所在位置的坐标和该点的亮度值会在该图形窗口的下方显示出来。处理彩色图像时,红、绿、蓝分量的坐标也会显示出来。若按下鼠标左键不放,则pixval将显示光标初始位置和当前位置间的欧几里得距离。

    • whos
      显示图像的基本信息

    I = imread('rose.tif');
    whos I
    

    在这里插入图片描述

    三维图像的绘制
    • surf
      绘制三维立体图
    z1 = 0 ;  %底面所在的平面
    z2 = 2 ;  %顶面面所在的平面
    M = 20 ; % 纬线数目
    N = 20; % 经线数目
    t = linspace(0,2*pi,N);
    s = linspace(0,2*pi, M)';
    r = (2 + sin(s));
    h = linspace(z1,z2, M)';
    X = r*cos(t);
    Y = r*sin(t); 
    Z = h*ones(size(t));
    surf(X,Y,Z);
    shading interp
    
    

    一个精美的花瓶就出来了~
    在这里插入图片描述

    • plot
      绘制二维图形的最基本函数,它是针对向量或矩阵的列来绘制曲线的。
      plot(x)
      plot(x,y) x为横坐标,y为纵坐标
      plot(x,y1,x,y2,…) 以公共的x 元素为横坐标值,以y1,y2,… 元素为纵坐标值绘制多条曲线

    • fplot
      函数fplot 用来绘制数学函数,其调用格式为:

    fplot(fun,lims)
    

    其中fun 就是所要绘制的函数,可以是定义函数的M 文件名,也可以是以x 为变量的可计算字符串,lims=[XMIN XMAX YMIN YMAX]限定了x,y 轴上的绘图空间。

    • ezplot
      函数ezplot它无需数据准备,直接画出函数图形,基本调用格式为ezplot(f),其中f 是字符串或代表数学函数的符号表达式,只有一个符号变量

    其它
    • imfinfo
      imfinfo函数用于读取图象文件的有关信息,其语法格式为
    imfinfo(filename,fmt)
    

    imfinfo函数返回一个结构info,它反映了该图象的各方面信息,其主要数据包括:文件名(路径)、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时间、文件的大小、文件的长度、文件的宽度、每个像素的位数、图象的类型等。

    • imhist
      MATLAB图象处理工具箱提供了imhist函数来计算和显示图象的直方图,imhist函数的语法格式为:
    imhist(I,n)
    imhist(X,map)
    

    其中imhist(I,n)计算和显示灰度图象I的直方图,n为指定的灰度级数目,默认值为256。imhist(X,map)计算和显示索引色图象X的直方图,map为调色板。
    例:

    I = imread('rice.tif');
    imshow(I)
    figure, imhist(I)
    
    • imresize
      MATLAB图像处理工具箱中的函数imresize可以用最近邻插值,双线性插值,三次插值三种方法来对图像进行插值缩放,如果不指定插值方法,则默认为最邻近插值法。
      Imresize函数的语法格式为:
    B = imresize(A,m,method)
    

    参数method用于指定插值的方法,可选用的值为’nearest’(最邻近法),‘bilinear’(双线性插值),‘bicubic’(双三次插值),默认为’nearest’。

    B = imresize(A,m,method)返回原图A的m倍放大的图像(m小于1时效果是缩小)。
    

    一些函数就写到这里啦,后面碰到了就再来补充,嘻嘻嘻嘻~

    展开全文
  • Matlab 球坐标-直角坐标转换sph2cart

    万次阅读 2016-12-09 08:47:35
    sph2cart函数及其解析

    sph2cart函数及其解析

    sph2cart函数是Matlab中从球坐标向直角坐标变换的函数。


    先看一下matlab球坐标系的设定:
    这里写图片描述

    注: 图片引用自matlab帮助文件

    注意到这个定义,Azimuth角和我们通常习惯的球坐标定义角是一样的,但Elevation却和我们平常定义的不同,我们平时习惯的球坐标定义的 θ=π/2Elevation
    因此这也导致坐标变换公式和我们平时使用的不同。
    x=r.sin(θ).cos(Azimuth)
    y=r.sin(θ).sin(Azimuth)
    z=r.cos(θ)

    提到这个角度定义最主要的问题,是这个角度与卦限位置相关。Matlab使用的角度定义往往使我们陷入比较困惑的境地。当然解决这个问题也比较简单,我们可以在调用sph2cart时将角度做一次转换即可。

    下面给一个例子。

    clear;clc;clf;
    r=450;
    
    theta=linspace(pi/2,pi);
    phi=linspace(0,pi/2); % 第五卦限
    [tt,pp]=meshgrid(theta,phi);
    [x1,y1,z1] = sph2cart(pp,pi/2-tt,r);
    s1 = surf(x1,y1,z1);
    shading interp;
    axis equal
    view([120 10]);
    hold on;
    
    theta=linspace(0,pi/2);
    phi=linspace(0,pi/2); % 第一卦限
    [tt,pp]=meshgrid(theta,phi);
    [x2,y2,z2] = sph2cart(pp,pi/2-tt,r);
    s2 = surf(x2,y2,z2);
    shading interp;
    
    theta=linspace(0,pi/2);
    phi=linspace(pi*3/2,pi*2); % 第四卦限
    [tt,pp]=meshgrid(theta,phi);
    [x3,y3,z3] = sph2cart(pp,pi/2-tt,r);
    s3 = surf(x3,y3,z3);
    shading interp;
    
    theta=linspace(pi/2,pi);
    phi=linspace(pi*3/2,pi*2); %第八卦限
    [tt,pp]=meshgrid(theta,phi);
    [x4,y4,z4] = sph2cart(pp,pi/2-tt,r);
    s4 = surf(x4,y4,z4);
    shading interp;
    
    xlabel('x');ylabel('y');zlabel('z');
    axis([-500,500,-600,600,-600,600]);
    set(s1,'FaceColor','r','FaceAlpha',0.3);
    set(s2,'FaceColor','b','FaceAlpha',0.3);
    set(s3,'FaceColor','y','FaceAlpha',0.3);
    set(s4,'FaceColor','c','FaceAlpha',0.3);

    这里写图片描述

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  • Matlab数字图像处理常用函数

    千次阅读 多人点赞 2020-04-24 21:44:47
    作用:从图形文件读取图像。 语法: A = imread(filename) 示例: im = imread('bear.jpg'); imshow(im) 显示结果: #### 2. imshow() 作用:显示图像。 语法: imshow(I) %在图窗中显示灰度图像 I imshow(I,[low ...
  • 将 WGS 84 (CTS, ECEF) 坐标转换为 ECI (CIS, Epoch J2000.0) 坐标。 此函数已被矢量化以提高速度。 与 STK 星历输出相比,坐标系之间转换的相关误差约为 1.2*10^-11 公里。 要运行此函数,请在 MATLAB 提示符下...
  • matlab开发-2极坐标图像表示。将二维彩色灰度图像的表示方式从笛卡尔坐标更改为极坐标
  • 世界坐标、相机坐标图像坐标、像素坐标的原理、关系,并用matlab仿真 照相机是日常生活中最常见的。它能把三维的空间图片等比例缩小投影在照片上,称为一个二维图像。 以下我们就讲一讲原理,并相应的进行matlab...
  • 本篇微信图文主要介绍Matlab数据可视化方面的内容。polar、pol2cart、cart2pol
  • 数字图像处理MATLAB函数命令集 MATLAB Functions1.help: 在线帮助doc 、helpwin: 打开在线帮助窗口 lookfor: 模糊查找demo 演示程序clear: 从内存中清除变量和函数imread: 从图像文件中读数据 size: 确定矩阵的大小...
  • Matlab / Octave中的各种映射功能(DEM操作,地形图,坐标转换等)。 所有工作都无需任何工具箱。 导入/下载 NASA SRTM 全球地形数据文件 (.HGT)。 数字高程模型的阴影浮雕图像图。 导入 ESRI BIL 光栅二进制文件...
  • 数字图像处理,Matlab常用图像处理函数汇总

    万次阅读 多人点赞 2016-03-03 14:39:15
    原文地址:Matlab图像处理函数汇总 作者:mimi 图像的变换  ① fft2:fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换,如:i=imread('104_8.tif'); j=fft2(i); ②ifft2::ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换,如...
  • 极坐标直角坐标转换

    2012-11-10 00:52:41
    坐标直角坐标系之间的转换,可以是图片或者是图片数据
  • Matlab 图像转极坐标

    千次阅读 2019-05-21 18:03:02
    传入img图片,转成圆形的极坐标图(可以对原图进行裁剪修改) 实心圆环 imgVP1=flip(imgVP1,1); % 水平翻转 polarVP1=polarVolinPlot(imgVP1); % 调用函数 空心圆环 [m,n,~]=size(imgVP2); % 填充空心...
  • 一、函数和子函数一个M文件中,可能会有多个函数,其中第一个称为主函数,后面的所有函数称为子函数脚本文件中,也可以直接在脚本的最后添加子函数,在当前文件夹内,如果有同名函数,按照子函数MATLAB内建函数其他M...
  • MATLAB二维图形坐标变换

    千次阅读 2020-12-29 21:31:00
    图形绘制及坐标变换 ...方法一:plot函数 A = [2,2,6,6,2;4,8,8,4,4]; plot(A(1,:),A(2,:)); axis([0 14 0 14]); title('4 \times 4 rectangle'); (2,4),(2,8),(6,4),(6,8)(2,4),(2,8),(6,4),(6,8)(2,4),(2,8),(6,
  • 11种图像清晰度评价函数MATLAB代码

    万次阅读 多人点赞 2019-06-17 13:33:22
    本科毕业论文是“基于图像处理的自动对焦技术研究”,对焦过程中的一个重要阶段是图像清晰度评价,博主自己用MATLAB实现了4类清晰度评价函数:基于图像梯度的清晰度评价函数、频域评价函数、信息熵评价函数、统计学...

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