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  • matlab获取图像像素值
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    2021-04-18 03:49:04

    我在MATLAB中有一个图像:

    y = rgb2gray(imread('some_image_file.jpg'));

    我想做一些处理:

    pic = some_processing(y);

    并找到输出的本地最大值。也就是说,y中的所有要点都大于所有邻居。

    我似乎找不到一个很好的MATLAB函数。我能想出的最好的是:

    [dim_y,dim_x]=size(pic);

    enlarged_pic=[zeros(1,dim_x+2);

    zeros(dim_y,1),pic,zeros(dim_y,1);

    zeros(1,dim_x+2)];

    % now build a 3D array

    % each plane will be the enlarged picture

    % moved up,down,left or right,

    % to all the diagonals, or not at all

    [en_dim_y,en_dim_x]=size(enlarged_pic);

    three_d(:,:,1)=enlarged_pic;

    three_d(:,:,2)=[enlarged_pic(2:end,:);zeros(1,en_dim_x)];

    three_d(:,:,3)=[zeros(1,en_dim_x);enlarged_pic(1:end-1,:)];

    three_d(:,:,4)=[zeros(en_dim_y,1),enlarged_pic(:,1:end-1)];

    three_d(:,:,5)=[enlarged_pic(:,2:end),zeros(en_dim_y,1)];

    three_d(:,:,6)=[pic,zeros(dim_y,2);zeros(2,en_dim_x)];

    three_d(:,:,7)=[zeros(2,en_dim_x);pic,zeros(dim_y,2)];

    three_d(:,:,8)=[zeros(dim_y,2),pic;zeros(2,en_dim_x)];

    three_d(:,:,9)=[zeros(2,en_dim_x);zeros(dim_y,2),pic];

    然后看看第三层的最大值是否出现在第一层(即:three_d(:,:,1))中:

    (max_val, max_i) = max(three_d, 3);

    result = find(max_i == 1);

    有没有更优雅的方式来做到这一点?这似乎是一个肮脏的一点。

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    r=[40 60 80];
    c=[100 120 140];
    figure;
    imshow(im);
    p=impixel(im,r,c)
    
    %结果
    每一行表示一个像素点的rgb值
    p =
    
        15    19    30
        12    14    26
        13    19    31
    

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    im=imread('C:\Users\14372\Desktop\Music_pictures\图片\梦.png');
    figure;
    imshow(im);
    h=impixelinfo;%impixelinfo能够在当前绘图窗口(figure)中显示绘制图像的像素信息
    set(h,'position',[10 10 200 50]);%显示框
    

    在这里插入图片描述

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    1、matlab获取彩色图像像素值的方法

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    img2=img(:,:,2);

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    三通道排序分别对应彩色图像的rgb三通道

    2、opencv中获取图像像素的方法

    方法一:

    IplImage *img = cvLoadImage("Lena.jpg", 0);

    CvScalar pixel;

    for (int i = 0; i < img->height; ++i)

    {

    for (int j = 0; j < img->width; ++j)

    {

    //获得像素的RGB值并显示

    pixel = cvGet2D(img, i, j);

    printf("B=%f,G=%f,R=%f\t", pixel.val[0], pixel.val[1], pixel.val[2]);

    //修改各点的值

    pixel.val[0] = 0;   // B分量

    pixel.val[1] = 0;   // G分量

    pixel.val[2] = 0;   // R分量

    cvSet2D(img, i, j, pixel);

    }

    }

    注意内存中存储顺序是BGR

    方法二:

    for (int i = 0; i < img->height; ++i)

    {

    for (int j = 0; j < img->width; ++j)

    {

    int  b = CV_IMAGE_ELEM(paintx, uchar, y1, x1 * 3);

    int  g = CV_IMAGE_ELEM(paintx, uchar, y1, x1 * 3+1);

    int  r= CV_IMAGE_ELEM(paintx, uchar, y1, x1 * 3+2);

    }

    }

    方法三:

    对于单通道字节型图像:

    IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);

    ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]=111;

    对于多通道字节型图像:

    IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);

    ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels +0]=111;//B

    ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels +1]=112;//G

    ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels +2]=113;//R

    对于多通道浮点型图像:

    IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);

    ((float*)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels +0]=111;//B

    ((float*)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels +1]=112;//G

    ((float*)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels +2]=113;//R

    3 ((uchar*)(Img1->imageData + Img1->widthStep*pt.y))[pt.x]的具体含义:

    (1)这里img1->imagedata指的图像第一行的首地址,pt.y是指图像的height(图像高像素数即行数),y乘以img->widthstep(排列的图像行大小)即首地址加上行数乘以每行总数,得到第y行的首地址。widthstep是指图像每行所占的字节数,主要要和width区别,width是指每行所含的像素个数,但是一个像素也可能占一个字节,也可能占三个字节或者四个。imagedata是指向存储图像像素值数组的指针,内容是这个数组的首地址,pt.y指的是像素点的行坐标,所以Img->imageData + Img->widthStep*pt.y便是该像素点所在行的首地址,然后再加上该像素点所在的列,即pt.x,就得到了该像素点的地址,所以那句代码也可以写成

    ((uchar*)(Img1->imageData + Img1->widthStep*pt.y+pt.x)),

    都是指该像素点的像素值,至于强制类型转换,是因为会产生一些负值,而像素值是不能为负的。

    (2)widthStep表示存储一行像素需要的字节数。

    widthStep必须是4的倍数,如果8U图像宽度为3,那么widthStep是4,加一个字节补齐。这个图像的一行需要4个字节,只使用前3个,最后一个空在那儿不用。也就是一个宽3高3的图像的imageData数据大小为4*3=12字节。如果32F的图像,那么widthStep=width*4。

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    用MATLAB怎么获取任意像素点的灰度值

    这两天跑代码遇到一个问题,想要根据图像的灰度值进行阈值分割,通过学习,总结以下两种方法来对任意像素点的灰度值。
    方法一
    1.首先取得你想要的点的坐标,通过ginput函数,然后在出现的图像上“点击你想要的点”,然后“回车”

    I = rgb2gray(I); %转化为单通道灰度图
    
    [y0,x0]=ginput()
    y0=round(y0); %round代表四舍五入
    x0=round(x0);
    

    2.通过impixel函数获取该点的灰度值

    impixel = I(x0,y0)
    

    具体示例代码:

    I=imread('你的图片.JPG');
    I = rgb2gray(I);
    imshow(I);
    [y0,x0]=ginput();
    y0=round(y0); 
    x0=round(x0);
    impixel = I(x0,y0)
    

    结果:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    方法二
    使用matlab自带工具“数据游标”就可以显示,如下所示:
    在这里插入图片描述
    点击你想要的点就可以显示:当时RGB图像时,没有经过灰度处理,所显示的就是对应的R、G、B的值,当灰度化后,可看到RGB相等,得到的就是灰度值。
    在这里插入图片描述

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