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  • 图像的亚像素移动,分为垂直和水平方向的分向量 注释详细 生成移动后图片结果保存在work space
  • Matlab 图像像素级标注

    千次阅读 2020-12-09 11:02:22
    三、图像像素级标注 1、Load选择一张图像设置ROILabels 2、标注结束,保存文件ExportLables -->to files, 3、保存文件说明 保存路径下有两个文件,在文件夹中打开Label_1.png会是一张黑色的图像,要在...

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    一、Matlab 版本:2020a

    二、启动 Image Labeler

    三、图像像素级标注

    1、Load 选择一张图像 设置ROI Labels 

    2、标注结束,保存文件 Export Lables -->to files,

    3、保存文件说明

    4、标注保存为csv文件

    5、查看标注后的图像

    6、最终的效果


    一、Matlab 版本:2020a

     

    二、启动 Image Labeler

    matlab 命令行输入 imageLabeler,回车,打开界面

    三、图像像素级标注

    1、Load 选择一张图像 设置ROI Labels 

    2、标注结束,保存文件 Export Lables -->to files,

    3、保存文件说明

    保存路径下有两个文件,在文件夹中打开Label_1.png 会是一张黑色的图像,要在matlab 中打开。

    4、标注保存为csv文件

    双击Label.png 图像,弹出对话框点击完成

    在工作去会显示Lable_1 和图像的尺寸,标注(背景为0 ,分类标注1,2,.....)

    双击打开,再ctrl+A全选,复制到 excel文件中,另存为csv就可以了。

    5、查看标注后的图像

    def csv2Img(csvFile,colorKey=None,filePath=None):
        '''
        将标记的csv转换成图像
        --------
        :param csvFile: 标注的文件路径
        :param colorKey: 类对应的RGB值
        :param filePath: 图片保存路径
        :return: None
    
        '''
        if colorKey==None:
            colorKey = {1: [0, 0, 255], 2: [0, 255, 0], 3: [255, 0, 0], 4: [128, 128, 128]}  
        # Colour key
        ground_truth = np.loadtxt(open(csvFile, "rb"), delimiter=',', skiprows=0)
        csv_shape = ground_truth.shape
        imgPlace = np.zeros(shape=(csv_shape[0], csv_shape[1], 3))
        for x in range(0, csv_shape[1]):
            for y in range(0, csv_shape[0]):
                if ground_truth[y][x]==1:
                    print()
                color = colorKey.get(ground_truth[y][x])
                imgPlace[y, x, :] = color
    
        cv2.imshow(filePath, imgPlace)
        cv2.imwrite(filePath, imgPlace)
        cv2.waitKey(0)
    
        print("csv to img finish 。。。。path:"+filePath)
    # 根据自己的类,设置colourkey 值
    colourkey = {1: [234, 217, 153], 2: [0, 242, 255], 3:[128, 128, 128]}
    csv2Img("imge_lable.csv", colorKey=colourkey,filePath="test.png")

    6、最终的效果

    原始图像:

    像素标注的图像:

     

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  • MATLAB图片点的像素坐标,可以精准的查看图片上每一个点的坐标,很精确,达到0.0001个像素
  • Matlab图像像素转换m

    2014-05-16 11:36:06
    Matlab的m文件,可以转换图像像素成像
  • matlab中导入PNG图像后,利用size()函数获得总的像素点,并且利用RGB范围来判断五种颜色的像素点各自的个数。
  • 图片像素提取。 有童鞋需要把图片变成大的像素点然后做手工送给老师,同样可以应用于钉子画之类的送男票女票,彩色图片原理相同。 原理:图像灰度化 -> 图像二值化 -> 灰度阈值处理 -> 按照一定长度像素...

    图片像素提取。

    有童鞋需要把图片变成大的像素点然后做手工送给老师,同样可以应用于钉子画之类的送男票女票,彩色图片原理相同。

    原理:图像灰度化 -> 图像二值化 -> 灰度阈值处理 -> 按照一定长度像素的小格子划分 -> 小格子黑色大于一定比例设为黑色否则白色

    原图
    不带划线的图片
    带划线的图片

     

    参数:

    imagepath = '7d270e2e121daeabafe0513124bc30a.jpg';   %待处理图片
    subimgpath = '76bbefdcd560710cfe47045257dec51.jpg'   %可以选择填充子图
    sz =3;         %设置分割块的大小
    thresh = 125/255;       %灰度阈值
    blackthresh = 0.6;  %小格子黑色大于这个值小格子为黑
    hasline = 1;   %设置分割线条为1 其他值为没有
    linecolor = 0;   %设置分割线条颜色
    pixpath = 'a.txt';   %设置最后像素矩阵的路径

     

    imagepath = '7d270e2e121daeabafe0513124bc30a.jpg'; %待处理图片
    subimgpath = '76bbefdcd560710cfe47045257dec51.jpg' %可以选择填充子图
    sz =3;         %设置块的大小
    thresh = 125/255;       %灰度阈值
    blackthresh = 0.6;  %小格子黑色大于这个值小格子为黑
    hasline = 1; %设置分割线条为1 其他值为没有
    linecolor = 0; %设置分割线条颜色
    pixpath = 'a.txt'; %设置最后像素矩阵的路径
    
    A=imread(imagepath);      %读取到一张图片   
    B = imread(subimgpath);   %小块换成图片也可
    %figure();%图片太大截图
    %A=A(1:360,600:961);
    %imshow(I2)
    B = rgb2gray(B);
    IB=imresize(B,[sz+1,sz+1]);
    %thresh = graythresh(A);     %自动确定二值化阈值
    I2 = im2bw(A,thresh); %对图像二值化
    I2=imresize(I2,[600,600]);%太大的图像需要缩小
    figure();
    imshow(A);    %显示二值化之前的图片
    title('原图'); 
    imshow(I2);    %显示二值化之后的图片
    title('二值化'); 
    
    
    %I2=1*ones(16)
    I2 = uint8(I2);
    rs = size(I2, 1); cs = size(I2, 2);%取图像的行列数
    ch = sz; cw = sz;
    
    
    numr = rs/sz;
    numc = cs/sz;
    tagm = zeros(numr,numc);
    t1 = (0:numr-1)*ch+1 ;
    t3 = (0:numc-1)*cw+1;
    figure;
    for i = 1 : numr-1
        for j = 1 : numc-1
            if hasline == 1
                I2(t1(i),:,:)=linecolor;  %设置分割线条
                I2(:,t3(j),:)=linecolor;
            end
            if sum(sum(I2(t1(i)+1:t1(i)+sz,t3(j)+1:t3(j)+sz)==0))/(sz*sz)>blackthresh
                I2(t1(i):t1(i)+sz,t3(j):t3(j)+sz)=0;
                tagm(i,j)=1;
            else
                I2(t1(i):t1(i)+sz,t3(j):t3(j)+sz)=255;
                tagm(i,j)=0;
            end
        end
    end
    imshow(I2);
    fid=fopen(pixpath,'wt');%改为你自己文件的位置
    [m,n]=size(tagm);
    for i=1:m
    for j=1:n
    if j==n
    fprintf(fid,'%g\n',tagm(i,j));
    else
    fprintf(fid,'%g\t',tagm(i,j));
    end
    end
    end
    fclose(fid);
     
    
    
    

     

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  • MATLAB 读取图片像素处理

    千次阅读 2019-03-20 17:46:37
    当我们读取已经保存好的图片(jpg BMP等格式)时,用image imshow等函数显示经常会有失真效果,按照以下步骤可以使得显示的图片效果更清晰: set(0,'units','pixes'); %获取图片的屏幕的分辨率 screensize0 = get...

    当我们读取已经保存好的图片(jpg BMP等格式)时,用image imshow等函数显示经常会有失真效果,按照以下步骤可以使得显示的图片效果更清晰:

    set(0,'units','pixes');

    %获取图片的屏幕的分辨率
    screensize0 = get(0,'MonitorPosition');   
    scrwidth = screensize0 (3); %%屏幕宽度    
    screight = screensize0 (4);    %%屏幕高度

    M=imread('123.jpg');%%获取该图片的像素值,3维的

    rowscolsm= size(M);%%最后一个是rgb,前两个是分辨率的宽高

    maxval=max([rowscolsm(2)/scrwidth rowscolsm(1)/screight]);

    M=imresize(M,[rowscolsm(1)/maxval  rowscolsm(1)/maxval],'bilinear'); %%按照 屏幕分辨率和图片本身分辨率进行压缩,压缩算法用的是双线性差值,这个差值算法可以在以下三个里面选:

    'nearest'最近邻插值(默认)

    'bilinear'双线性插值

    'bicubic'双三次插值

    试了下效果,第一种算法效果最差,后面两个效果差不多

    image(M);

     

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  • 利用Matlab读取图片各个像素的RGB颜色值,然后在Excel中将各像素RGB颜色对应地填充到单元格中。
  • 使用MATLAB任意修改图片像素大小

    千次阅读 2021-03-08 14:14:31
    使用MATLAB任意修改图片像素大小 介绍 使用MATLAB把一个任意像素大小的图片修改成想要的像素大小(把一个像素为500* 500的图片修改成像素为200* 200大小的图片),其实很简单一个imresize()函数就搞定,具体效果如下...

    使用MATLAB任意修改图片像素大小

    介绍

    使用MATLAB把一个任意像素大小的图片修改成想要的像素大小(把一个像素为500* 500的图片修改成像素为200* 200大小的图片),其实很简单一个imresize()函数就搞定,具体效果如下所示。
    在这里插入图片描述
    从上图可以看出图像大小虽然没有变化但是图像的质量确稍微发生了一些变化,如上图中工作区显示img大小为500500修改后i为一个200200大小的图片。

    代码

    clc;
    clear;
    img = imread('cat.jpg');      %读取文件名为cat的图片
    i = imresize(img,[200,200]);  %imresize函数修改图片像素尺寸[]中的内容是想要的像素的长和宽
    figure(1)
    subplot(1,2,1);imshow(img),title('原始图像');   %显示原始图像500*500*3
                                  %subplot(m,n,p)中的参数含义分别是,行数为m,列数为n,后面的第p个图像
    subplot(1,2,2);imshow(i),title('裁剪后图像');   %显示裁剪后图像200*200*3
    

    到最后我们想要的结果就出来了,就不用那些付费操作才能修改图片像素大小了哈哈。

    展开全文
  • 执行快速准确的亚像素边缘检测,基于改进的zernike矩方法,有需要的可以下载~~
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