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  • 通过matlab自带的imread读入图像,函数内为图像的路径。如果图片在当前文件夹下,可以通过图片名直接导入。pic = imread('m.jpg');2.显示图像imshow(pic);通过上面的简单操作,我们已经可以在matlab中读入图像文件,...

    一、图像处理的基本操作

    1.从图形文件读取图像

    pic = imread('C:甥敳獲GoodPicturesm.jpg');

    通过matlab自带的imread读入图像,函数内为图像的路径。如果图片在当前文件夹下,可以通过图片名直接导入。

    pic = imread('m.jpg');

    2.显示图像

    imshow(pic);

    通过上面的简单操作,我们已经可以在matlab中读入图像文件,并显示出来。接下来我们要对图像本身的一些问题进行原理性的讲述

    二、关于图像

    1.光的三基色

    (1) 光的三基色,就是光的三种基础颜色(Red、Green、Blue),不可以通过其他颜色混合得到。但我们却可以通过将这三种颜色混合获得自然界中绝大部分颜色。

    (2) 在matlab中,颜色的表示就是通过显示RGB相应的数值来表示颜色。通常情况下,RGB各有256级亮度,用数字表示为从0、1、2…直到255,共256级。每个基色分量直接决定显示设备的基色强度。

    imfinfo('C:甥敳獲GoodPicturesm.jpg') %获取图形文件的信息size(pic)
    8e075b37555a5fc5fa45ce0ec93c093b.png

    可以看出图像在matlab中就是一个 Height ✖ Width ✖ 3 的一个 uint8 类型的矩阵,其中 Height、Width 是图像的大小,也就是像素点。一个个像素点上其中3即为RGB的三个数值,用来表示该像素点的颜色,通过像素点的坐标来定位到像素点。

    R = pic(:,:,1);G = pic(:,:,2);B = pic(:,:,3);
    a76d30a6129132ba65c3ab2b7dbbdde1.png

    2.灰度图像

    灰度是描述灰度图像内容的最直接的视觉特征。它指黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为255,黑色为0,故黑白图像也称灰度图像。灰度图像矩阵元素的取值通常为[0,255],因此其数据类型一般为8位无符号整数,这就是人们通常所说的256级灰度。

    b4a9fda325095fc472d7df26d960ba99.png

    3.彩色图像转化成灰度图像

    rgb2gray matlab的内置函数,用来将RGB图像或颜色图转换为灰度图。灰度图的图像矩阵是一个 Height ✖ Width ✖ 1 的一个 uint8 类型的矩阵。也就是将三基色RGB的数值转化为一维的灰度值,便于图像处理。彩色图像转换为灰度图像时,需要计算图像中每个像素有效的亮度值,其计算公式为:Y = 0.3R + 0.59G + 0.11B

    000e6bb6f51001afb033329f5b7d22c8.png
    turn_pic = rgb2gray(pic);pic = double(pic);  %需要转化类型,不然计算结果可能不同turn_pic(1,1)0.3*pic(1,1,1) + 0.59*pic(1,1,2) + 0.11*pic(1,1,3)
    82cec488959c9d693f7081ee006e9974.png

    4.灰度图像转化为彩色图像

    将灰度图像转换为彩色图像,称为灰度图像的伪彩色处理。

    伪彩色处理技术的实现方式有很多,如:灰度分割法、灰度级-彩色变换法、滤波法等等。以下采用的是灰度级-彩色变换法,这是将来自传感器的灰度图像送入三个不同特征的R、G、B变换器,然后将三种变换器的不同输出分别送到彩色显示器进行显示的技术。

    gray2rgb 函数可以将灰度图转化为彩色图,不过需要下载相关文件,需要的话可以自行搜索,而且执行效率很低。

    映射关系如下,其中 R(x,y)、G(x,y)、B(x,y) 分别表示 R、G、B 的颜色值,f (x,y)表示特定点灰度图像的灰度值,f 是所选灰度图像的灰度值。

    6804f4c7ab475346a040f1ada70cb816.png
    a310e9ef843f07fa0aaaec8f87a824f0.png
    823f291cea513f6e86507091accbffad.png

    5. 二进制图像

    二进制图像也称为二值图像,通常用一个二维数组来描述,1位表示一个像素,组成图像的像素值非0即1,没有中间值,通常0表示黑色,1表示白色。二进制图像一般用来描述文字或者图形,其优点是占用空间少,缺点是当表示人物或风景图像时只能描述轮廓。一般我们可以通过设置阈值来进行二进制图像转化,matlab中可以利用 im2bw 从灰度、索引、RGB图象创建二值图。

    6.索引图像

    索引图像是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。在MATLAB中,索引图像包含一个数据矩阵X和一个颜色映射(调色板)矩阵map。数据矩阵可以是8位无符号整型、16位无符号整型或双精度类型的。可以通过以下代码对索引图像和RGB图像进行转化:

    IND = rgb2ind(pic,n);  % pic为RGB图像矩阵,map为颜色映射矩阵,最多包含n个颜色。n必须小于或等于 65,536。RGB = ind2rgb(pic,map);  % pic为索引图像矩阵,map为颜色映射矩阵

    7.小结

    b049d2e56f0486b4ba960af14db2d16a.png
    2英文two和to发音相同,所以很多转换类函数都用2来命名而非to。比如 number to string, 不是命名为 numTostr 而是 num2str。记住英文缩写,我们就可以灵活使用各种函数进行图像转换。

    三、利用插值法对图像进行放大处理

    1.二维插值

    二维插值是对两个变量的函数 z = f(x,y) 进行插值

    求解二维插值的基本思路是:

    f472aa7099c03a6f1bd7551ebcec4bdb.png

    常见的二维插值可以分为两种:网格结点插值和散乱数据插值。

    二维插值处理图片,可以使放大后的图片的失真率降低,提升图片放大后的显示效果。

    2.插值问题的出错总结

    pic = imread('C:甥敳獲GoodPicturesm.jpg');turn_pic = rgb2gray(pic);[m,n] = size(turn_pic);x0 = 1:m;y0 = 1:n;x = 1:0.5:(m+0.5);y = 1:0.5:(n+0.5);z = interp2(x0,y0,turn_pic,x,y,'cubic');

    错误提示:

    4a1c8511ecd5821d68353db5bcfaafbb.png

    出错原因:x0, y0, X, Y 都是 double 类型的数据,但是 turn_pic 是 uint8 类型的数据。

    错误修改:turn_pic = double(turn_pic);

    修改后运行

    71b62eab28e962b1f5cc9eb1417ea17b.png

    错误分析:

    像这样的插值问题,最怕的就是矩阵的 size 不对应,参照我们插值时可以传入 meshgrid 生成的网格数据,我们不难知道,interp2 的插值方式,内部会自己利用 meshgrid 方式处理传入的数据。但我们知道 meshgrid 方式生成的网格数组与原数据矩阵 size 相反,所以要注意这个 size 问题。以代码为例:

    [m,n] = size(turn_pic);x0 = 1:m;y0 = 1:n;

    传入的x0,x,y0,y分别对应的是图像矩阵的行和列,利用 meshgrid 生成的网格面都与 turn_pic 的 size 正好相反。所以我们初始定义x,x0对应列,y,y0对应行,这样就可以避免 size 错误。

    正确代码:

    pic = imread('C:甥敳獲GoodPicturesm.jpg');turn_pic = rgb2gray(pic);turn_pic = double(turn_pic);[m,n] = size(turn_pic);x0 = 1:n;y0 = 1:m;x = 1:0.5:(n+0.5);y = 1:0.5:(m+0.5);[X,Y] = meshgrid(x,y);z = interp2(x0,y0,turn_pic,X,Y,'cubic');z = uint8(z);imshow(z);

    效果图:

    c0ea87d2c5f19b9b814cc023aab55dd6.png

    3.网格点数据的生成

    在matlab中,进行三维图像的绘制,一般要构造二维的网格面,再通过二维的网格面对应z值,绘制出三维的图像。

    一般,我们常用meshgrid来构建二维的网格面。

    meshgrid:二维和三维网格

    用法:[X,Y]=meshgrid(x,y)

    另一种用法 [X,Y]=meshgrid(x) 这等价于 [X,Y]=meshgrid(x,x)

    其中x为n维向量,y为m维向量,x, y为 m ✖ n维的矩阵。它用于产生“二维变量的网格”。

    下面举例说明:

    x = 1:4;y = 1:3;[X,Y] = meshgrid(x,y);
    47ff5d957471f3180af67f0ee040bda5.png
    289d424c74a65fbe37b0f05db593c645.png

    ndgrid:N 维空间中的矩形网格

    用法:

    [X1,X2,...,Xn] = ndgrid(x1,x2,...,xn) 复制网格向量 x1,x2,...,xn 以生成 n 维满网格。

    [X1,X2,...,Xn] = ndgrid(xg) 指定对所有维度使用单一网格向量 xg。您指定的输出参数的数目决定输出的维度 n。

    两者的区别与联系:

    ndgrid 支持从1维到n维,而 meshgrid 仅仅限制于2维和3维。在2维以及3维中,两个函数的坐标输出是一样的,[X,Y,Z] = meshgrid(x,y,z)等效于 [Y,X,Z] = ndgrid(y,x,z),不同的地方在于输出数组的形状不一样。例如:x长度为 m,y长度为 n,meshgrid生成的二维网格 size 为 n✖m,而ndgrid为 m✖n。


    参考文章:

    彩色图像与灰度图像之间的转换

    链接:

    https://www.cnblogs.com/minisculestep/p/4878894.html

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  • 点击上方蓝字 关注我们引言:本文主要讲述MATLAB中简单的图像处理,对一些很常见的图像处理做一下总结和系统的分析。...显示图像image(I)size函数可以显示一幅图像的行数和列数,如图所示,imread返回 57...
    dad78f65cf858c57609f06b898453b13.png点击上方蓝字  关注我们5387909bbd7229cb8108d8285ea45586.png引言:

    本文主要讲述MATLAB中简单的图像处理,对一些很常见的图像处理做一下总结和系统的分析。希望对大家有所帮助d4c98c8dd18824bf90513467d733a67c.pngd4c98c8dd18824bf90513467d733a67c.png

    e3e48a0dd0db40b5ec34aae1d3f9e52a.pnge3e48a0dd0db40b5ec34aae1d3f9e52a.png01如何读入图像文件a.从图像文件中读入图像数据调用格式
    I = imread('filename,fmt');

    示例:

    I=imread('abd.jpg');

    显示图像

    image(I)

    be95015f2aeb7f91b4430ccb721c3dc1.png

    size函数可以显示一幅图像的行数和列数,如图所示,imread返回 5792×4344×3 的数组I

    >> size(I)
    ans =
    4344 5792 3

    这里我们要注意如果读入的是灰度图像,则返回 M×N 的矩阵;

    如果读入的是彩色图像,则返回 M×N×3 的矩阵。fmt 为代表图 像格式的字符串,各种图像格式如表中所示:

    a58b1181e4715b3b52315cf4f950a28e.png

    b.将文件名指定的索引图像读入到矩阵 X,其返回色图到map

    [X,map] = imread(filename,fmt):
    cad836aae236cb5b26d5f68e6ffac84b.png02如何显示图像

    在MATLAB桌面上显示图像一般用函数imshow 来显示,该函数的基本语法为

    imshow(f,G}

    其中f是一个图象数组,G是显示该图象的灰度级数,例如:

    f=imread('abd.jpg');
    subplot(131);imshow(f);title('原图');

    屏幕上会显示原图,接着我们再编写显示二维图和灰度图的来看看有什么不同

    b=im2bw(f);
    subplot(132);imshow(b);title('二值图');
    w=rgb2gray(f);
    subplot(133);imshow(w);title('灰度图');

    a27d46bef8b1c67ce23aefac5792f46c.png

    大家先来观察一下这三种灰度图像,然后我们分别介绍一下这三种图像

    • 彩色图像,每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量来表示的,分量介于(0,255)。

      彩色图像也就是我们通常说的RGB图像,RGB图像每一个像素的颜色值(由RGB三原色表示)直接存放在图像矩阵中,由于每一像素的颜色需由R、G、B三个分量来表示,M、N分别表示图像的行列数,三个M x N的二维矩阵分别表示各个像素的R、G、B三个颜色分量。RGB图像的数据类型一般为8位无符号整形,通常用于表示和存放真彩色图像,当然也可以存放灰度图像。

    • 灰度图像,是每个像素只有一个采样颜色的图像,。灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的,用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存,这样可以有256级灰度(如果用16位,则有65536级)。

    • 二值图像,顾名思义,即一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成,“0”代表黑色,“1”代白色。由于每一像素(矩阵中每一元素)取值仅有0、1两种可能,所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别(OCR)和掩膜图像的存储。

    然后我们了解一下上面转换图像所用到的函数im2bw函数可以将基于阈值将图像转换为二值图像,例如:

    load trees
    BW = im2bw(X,map,0.4);
    imshow(X,map), figure, imshow(BW)

    faf38cc7318944a066195f43ac339aa2.png

    相对应的rgb2gray函数可以将 RGB 图像或颜色图转换为灰度图。

    cad836aae236cb5b26d5f68e6ffac84b.png03输出(保存)图像

    使用函数imwrite可以将图像写到磁盘上,该函数的语法为:

    imwrite(f,'filename')

    在该语法结构中,filename中所包含的字符串必须是一种可识别的文件扩展名,例如,下面的命令可将图像f写为TIFF格式且名为abcd的文件,文件的位置是当前文件夹。

    >> imwrite(f,'abcd','tif')

    下面是一些具体的类型

    a.将灰度图像写入 PNG

    A = rand(10);
    imwrite(A,'myGray.png')

    b.将索引图像数据写入 PNG

    load clown.mat     %从文件 clown.mat 中加载示例图像数据
    imwrite(X,map,'myclown.png') %图像数组 X 和其关联颜色图 map 均加载至 MATLAB工作区。
    将数据写入新的 PNG 文件。

    c.将真彩色图像写入 JPEG

    创建真彩色图像数据并将其写入 JPEG 文件。

    A = rand(50,50);      %创建一个随机 RGB 值的 50×50×3 数组
    A(:,:,2) = rand(50,50);
    A(:,:,3) = rand(50,50);
    imwrite(A,'newImage.jpg','jpg','Comment','My JPEG file') %将图像数据写入 JPEG 文件,
    并用 'jpg' 指定输出格式。使用 'Comment' 名称-值对组参数添加文件注释。
    cad836aae236cb5b26d5f68e6ffac84b.png5c910b60a3ba40a29666ffec0ce25909.pngEND4770d15851cfc75bb1c491b3e69af3b0.png

    本文仅供学习交流所用,由于能力不足,编写不当之处望批评指正。

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  • 一、读取、显示图片matlab自带的imread()和imshow()函数可以读取和显示图像,读入的图像数据类型为uint8的数组成的矩阵。例如:img 这条语句的作用就是先将'test.png'这一图像读取并保存在img这一变量中,再把img里...

    一、读取、显示图片

    matlab自带的imread()和imshow()函数可以读取和显示图像,读入的图像数据类型为uint8的数组成的矩阵。

    例如:

    img 

    这条语句的作用就是先将'test.png'这一图像读取并保存在img这一变量中,再把img里存的内容显示出来。

    二、强制类型转换

    在利用matlab做图像处理时经常会出现这样的情况:程序逻辑上没有任何问题,但是处理结果就是不对,出现这种情况通常是因为数值溢出。由于使用imread()读取的图片格式是uint8格式,也就意味着矩阵中每个元素的值是不超过256的整数,如果在运算过程中超过256就会溢出导致出错。遇到这种情况就需要对读取的图片进行强制类型转换。

    img 

    这里需要注意的是:imshow()同样也只能显示uint8类型数据,因此在显示图像之前需要将其转为uint8格式。

    三、彩色转为灰度

    在进行图像处理时,尤其是刚刚入门时,我们通常不需要对彩色图像进行操作,那么我们在读取图像后第一步要做的就是把彩色图像转为灰度。matlab中rgb2gray()函数提供了这一功能。

    img 

    四、子图的绘制

    在处理完图像之后我们需要将它显示出来,只有一张结果的图片不太方便我们进行对比,用matlab提供的subplot()函数画两张子图就可以解决这个问题。

    img 

    今天关于matlab数字图像处理的基础内容就是这些,喜欢的话点个赞吧

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  • MATLAB中,可以使用函数translate来实现图像的平移。其调用语法为:SE2 = translate(SE,V)。其中,SE为一个模板,使用函数strel来创建,V是一个向量,用来指定平移的方向。 【例8-8】 在水平和竖直方向移动图像...

    8.2  图像的几何运算

    本节介绍一种图像的基本变换,即几何变换。它主要是改变图像中物体(像素)之间的空间关系,可以看成将各像素在图像内移动的过程。几何变换通常包括图像的平移、图像的镜像变换、图像的转置、图像的缩放和图像的旋转等。

    8.2.1  图像的平移

    图像平移就是将图像中所有的点都按照指定的平移量水平、垂直移动。如图8-9所示,设(x0,y0)为原图像上的一点,图像水平平移量为tx,垂直平移量为ty,则平移后点(x0,y0)坐标将变成(x1,y1)

    MATLAB中,可以使用函数translate来实现图像的平移。其调用语法为:SE2 = translate(SE,V)。其中,SE为一个模板,使用函数strel来创建,V是一个向量,用来指定平移的方向。

    8-8  在水平和竖直方向移动图像。

    Ex_8_8.m

    I = imread('football.jpg');

    se = translate(strel(1), [30 30]);  %  向下和向右移动30个位置

    J = imdilate(I,se);                  %  利用膨胀函数平移图像

    subplot(121);imshow(I), title('原图')

    subplot(122), imshow(J), title('移动后的图像');

    运行的结果如图8-10所示。

    b3e7c178292055db5ec8f27b9e29230a.png

    8-9  图像中点的平移 

    68f555ef2a401fd8f7532cef65635622.png

    8-10  图像的平移

    8.2.2  图像的镜像变换

    图像的镜像变换分为两种:一种是水平镜像,另一种是垂直镜像。图像的水平镜像操作是将图像左半部分和右半部分以图像垂直中轴线为中心镜像进行变换,图像的垂直镜像操作是将图像上半部分和下半部分以图像水平中轴线为中心镜像进行变换。

    8-9  对图像分别进行水平镜像和垂直镜像变换。

    对图像进行水平镜像和垂直镜像变换是通过对图像的像素数据做变换实现的。使用函数fliplrflipud对像素矩阵进行水平和垂直反转,就可以完成图像的镜像变换。

    Ex_8_9.m

    I = imread('cameraman.tif');

    Flip1=fliplr(I);               %  对矩阵I左右反转

    subplot(131);imshow(I);title('原图');

    subplot(132);imshow(Flip1);title('水平镜像');

    Flip2=flipud(I);               %  对矩阵I垂直反转

    subplot(133);imshow(Flip2);title('竖直镜像');

    运行的结果如图8-11所示。

    8ef5fc19e7d02b567692582b79c4e459.png

    图8-11  图像的镜像变换

    8.2.3  图像缩放

    上面介绍的几种图像几何变换都是11不改变图像比例的变换,本小节介绍的图像变换将涉及图像的缩放。这些操作产生的图像中的像素可能在原图中找不到相应的像素点,这样就必须进行近似处理。一般的方法是直接赋值为和它最相近的像素值,也可以通过一些插值算法来计算。后者处理的效果要好些,但是运算量也相应地会增加很多。

    MATLAB提供了imresize函数用于改变图像的尺寸,其调用语法如下。

    (1)B = imresize(A,m,method):使用由参数method指定的插值元素来改变图像的尺寸,m为缩放比例,如果m大于1那么就是放大,如果m小于1大于0那么就是缩小。method的值可选择,其中nearest为邻近点插值,bilinear为双线性插值,bicubic(默认)为双三次插值。

    (2)B = imresize(A,[mrows ncols],method) :返回一个指定行列的图像,[mrows ncols]用来指定B的行数和列数。若行列比例和原图不一致,输出图像就会变形。

    【例8-10  图像缩放示例。

    本例中的rice.pngtrees.tif为系统自带的测试图片。

    Ex_8_10.m

    I = imread('rice.png');

    J = imresize(I, 0.5);                    %  缩小

    figure, imshow(I), figure, imshow(J)

    [X, map] = imread('trees.tif');

    [Y, newmap] = imresize(X, map, 0.5);      %  索引图像的缩小

    figure, imshow(X,map)

    figure, imshow(Y, newmap)

    运行的结果如图8-12和图8-13所示。

    09f31d125a5a55a0a1016cac3a3b834e.png

    8-12  图像的缩放图

    b6057423d673fc893e39799827479713.png

    8-13  索引图像的缩放

    8.2.4  图像的旋转

    旋转通常的做法是以图像的中心为圆心旋转。MATLAB提供了imrotate函数用于实现图像的旋转。该函数调用语法如下。

    (1)B = imrotate(A,angle):将图像A绕中心按照指定角度angle向逆时针方向旋转,如果需要顺时针旋转,那么只需要将角度值设置为负数即可。

    (2)B = imrotate(A,angle,method):method用来指定插值的方法,nearest(默认)为邻近点插值,bilinear为双线性插值,bicubic为双三次插值。

    (3)B = imrotate(A,angle,method,bbox):bbox用来指定返回图像的大小。bbox有两种取值:crop,返回图像与原来图像一样大小,多余部分将会被裁剪掉;loose(默认),包括整个旋转后的图像,通常比原图像大。

    8-11  图像旋转示例。

    Ex_8_11.m

    I=imread('cameraman.tif');

    %  双线性插值法旋转图像,并裁剪图像,使其和原图像大小一致

    B=imrotate(I,60,'bilinear','crop');

    subplot(121),imshow(I),title('原图');

    subplot(122),imshow(B),title('旋转图像60^{o},并剪切图像');

    运行的结果如图8-14所示。

    a7ec1ee1e46fb53a2da7253c1b20f197.png

    8-14  图像的旋转

    8.2.5  图像的剪切

    对于要处理的图像,用户可能只关心图像的一部分内容,而不是整个图像。如果对整个图像进行处理,不仅要花费大量的时间,而且图像的其他部分可能会影响处理的效果,所以这时就要剪切出所要关心的部分图像,这样可以大大地提高处理的效率。MATLAB提供了imcrop函数用来实现图像的剪切,其调用语法如下。

    (1)I2=imcrop(I)、I2=imcrop(X,map)和RGB2 = imcrop(RGB)是交互式的剪切操作,分别对灰度图像、索引图像和真彩色图像进行区域剪切。程序运行时,等待鼠标选定矩形区域进行剪切。

    (2)I2 = imcrop(I,rect)、X2 = imcrop(X,map,rect)和RGB2 = imcrop(RGB,rect)分别对指定的矩形区域rect进行剪切操作。

    8-12  图像剪切示例。

    Ex_8_12.m

    I = imread('circuit.tif');

    I2 = imcrop(I,[75 68 130 112]);         %  [75 68 130 112]为剪切区域

    imshow(I), figure, imshow(I2)

    运行的结果如图8-15所示。

    80dd84c8e62aa2fd3a315c3446c2c0af.png

    图8-15  图像的剪切

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  • 该示例创建一个图像数组,并将整个数组传递给stdfilt函数,以便对序列中的每个图像执行标准偏差过滤。创建一个文件名数组。fileFolder 预分配一个m × n × p数组并将图像读取到该数组中。I 处理序列中的每个图像,...
  • Matlab 读取不同格式数据作为一个地信的小白,本科就学会了一个ArcGIS。虽然Matlab, C, Java, C++, C# 等的编程课上了一大堆,但是考完试就完全忘了,妥妥的一个代码小白,当初连如何切换当前目录都不会……读研后...
  • ) f 输出结果: 注意:这个不使用histeq()重在原理的理解,本人参考以下内容MATLAB中histeq的原理以及自写的具体实现函数_matlab_yutong5818的博客-CSDN博客​blog.csdn.net (六)Geometric Transformation...
  • matlabimread函数

    万次阅读 多人点赞 2018-05-09 17:09:27
    imread函数用法: A = imread(filename.fmt) 根据文件名filename读取灰度获彩色图像。返回的数组A包含图像数据。 若文件包含灰色图像,A是M*N的数组;若文件名包含真彩图像,A是M*N*3的数组。、示例如下:clc;clear...
  • matlabimread函数

    2014-06-23 16:53:07
    本文详细介绍了matlabimread()函数的用法及其使用范围,经过本人的测试证明其正确性,希望能给很多刚入门matlab的同学一些帮助。
  • 本示例说明如何使用imtranslate函数对图像执行平移操作。平移操作将图像在x或y方向或两者上移动指定数量的像素。将图像读入工作区。I 显示图像。图像的大小为256 x 256像素。默认情况下,imshow显示图像的左上角坐标...
  • Matlab中的 imread 函数

    千次阅读 2018-03-28 13:01:56
    imread : read image from graphics files 该定义为mathworks 的官方定义点击打开链接 https://uk.mathworks.com/help/matlab/ref/imread.htmlm= imread('2.jpg'); % revise the file name here figure('...
  • matlab imread函数全说明

    万次阅读 2016-02-27 15:00:43
    imread Read image from graphics file  Syntax A = imread(filename, fmt) [X, map] = imread(...) [...] = imread(filename) [...] = imread(URL,...) [...] = imread(...,Param1,Val1,...
  • 6补充:matlabimread函数用法

    千次阅读 2020-05-01 11:15:26
    imread函数读取图片就需要全路径,包括后缀名啦。这里是读出来的形式,转换后的黑白250*200 double类型 注意哦,这里图像的尺寸是200*250(宽,高)的呢,Imread返回值是250*200*3,(行,列,RGB通道),unit8...
  • imread 函数:读取参数图片,得到矩阵/数组 figure 函数:创建一个用来显示图形输出的一个窗口对象,figure(1)是指这个窗口的名字,左上角显示。也可以是figure(2)figure(3)等 imshow 函数:显示图像 title:显示...
  • ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201510/29/1446124939_158132.jpg)
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