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  • matlab 图片批量处理

    2018-03-29 20:39:41
    matlab 图片批量处理,可以保存到你想保存的路径,是关于matlab的。很方便
  • 请问各位循环中批量处理图像的特征值存储在矩阵中以后,怎么在循环外把矩阵特征值与相应图像对应起来并显示相应图像file_path = '.\testPictures\';% 图像文件夹路径 img_path_list = dir(strcat(file_path,'*.jpg')...
  • img_path_list = dir(strcat(file_path,'*.bmp'));批量处理图片时,如何让img_path_list(i)对应的就是图像(i.bmp)。用matlab运行时对不上号啊,谢谢大神解答
  • Matlab实现批量处理图像的两种方法基本上有两个方法:一个是将你的图像统一进行一次重命名如:1.jpg,2.jpg等,然后利用for循环依次进行处理即可,如下面的语句:假设你的图像共有20副:str='D:\做差\好的图像\';...

    Matlab实现批量处理图像的两种方法

    基本上有两个方法:一个是将你的图像统一进行一次重命名如:1.jpg,2.jpg等,然后利用for循环依次进行处理即可,如下面的语句:假设你的图像共有20副:

    str='D:\做差\好的图像\'; %我的图像放在D盘,做差文件夹下,好的图像文件夹下

    for i=1:20

    I=imread([str,num2str(i),'.bmp']); %依次读取每一幅图像

    %在此处进行你的图像处理即可

    end

    方法二:

    将图像统一方法一个文件夹下,不需要统一进行重命名了,利用uigetdir函数得到你所处理图像的路径,然后对此路径下的所有图像进行处理,举例如下:我只处理bmp文件

    srcDir=uigetdir('Choose source directory.'); %获得选择的文件夹

    cd(srcDir);

    allnames=struct2cell(dir('*.bmp')); %只处理8位的bmp文件

    [k,len]=size(allnames); %获得bmp文件的个数

    for ii=1:len

    %逐次取出文件

    name=allnames{1,ii};

    I=imread(name); %读取文件

    %然后在此处添加你的图像处理程序即可

    end

    0b1331709591d260c1c78e86d0c51c18.png

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  • matlabd批量处理图片

    千次阅读 2019-04-29 22:58:02
    matlab批量处理图片,从而批量改变图片的像素大小。 在不改变图片命名的前提下,批量处理图片。 代码如下: clc,clear srcDir=uigetdir('F:\MATLAB\source\train_images_40X32'); %获得选择的文件夹 cd(srcDir); ...

    用matlab批量处理图片,从而批量改变图片的像素大小。
    在不改变图片命名的前提下,批量处理图片。
    代码如下:

    clc,clear
    srcDir=uigetdir('F:\MATLAB\source\train_images_40X32'); %获得选择的文件夹
    cd(srcDir);
    allnames=struct2cell(dir('*.bmp')); %只处理bmp文件
    [k,len]=size(allnames); %获得bmp文件的个数
    
    for i=1:len
    %逐次取出文件
        name=allnames{1,i};
        I=imread(name); %读取文件
        %以下是对图形的处理操作,可以更改为其他操作
        I1=imresize(I,[16,16]);
        imwrite(I1,strcat('F:\MATLAB\source\train_images_16X16\0\',name));
    end
    

    以上代码可以以文件夹为单位,一次处理一个文件夹的图片。

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  • Matlab批量处理图片

    2014-11-15 16:30:21
    使用Matlab批量处理图片,可以分割图片,且支持的格式丰富
  • 在没有学习编程前,对编程的理解是这样的...这样的...但一次偶然的机会看了乔布斯生前采访的视频,真是醍醐灌顶...!然后,编程在我眼里就变成这样!这不仅改变了我对编程的理解,也让我对学习有了全新...Matlab作为...

    74e3f3c582f9b1b3c02653369c291aed.png

    在没有学习编程前,对编程的理解是这样的...

    6dc1567a75463d2d222748eacbf13651.png

    这样的...

    e1b615d7d31a913ebf2786bdeede429a.png

    但一次偶然的机会看了乔布斯生前采访的视频,真是醍醐灌顶...!

    8f38debb4e57e0aab7ca41f8b3ba24ac.png

    然后,编程在我眼里就变成这样!

    12c9d1158a71f2029f806d9422181044.png

    这不仅改变了我对编程的理解,也让我对学习有了全新的认知,从此学习永远被提上了日程!(心虚中…)


    啥是编程?两张图搞定!

    4ba1b81759d04e63792b70f355620be8.png

    就像是一个套环,一环套一环,每步都相互联系。

    38ef2761a4574dd9d9c09f0a06723f27.png

    或者把它比做一个执行动作的过滤器,无论主体是谁,只要通过程序一样要执行动作。

    Matlab作为编写程序的软件,基本信息在此不多赘述。

    以下为我们本次主要分享的三部分内容:

    3b61dcd6eb6cad332ecf7b6d170e46ad.png

    1.图像处理的概述

    e51e8eeb8e673a8338b26d1458e9236a.png

    通俗来讲,我们是可以将图像处理理解成用编程代码P图。其优点就是可以进行批量等复杂操作,是p图软件所不具备的,但p图软件因具有较强的交互性体验,而更为普及化。

    利用编程进行图像处理的实质就是将图像转换成数字信号,并用计算机进行处理的过程。

    8074ffade5269844f367ce7b5c5274e3.png

    顾名思义,我们可以应用计算机系统语言来进行操作达到和p图软件同样的功能,例如:剪裁、旋转和颜色调整等等,我们会在实例演示部分进行具体的应用。

    1.1Matlab图像处理基础

    5630a65efda4d46285d380944f93161c.png

    正所谓条条大路通罗马,想对其图像进行操作的方式有很多种,这取决于我们要解决问题的不同而不同。例如,前几节课我们一直学习如何利用Matlab画国旗,若想对国旗进行图像处理,我们可以利用矩阵的方式画一个国旗,也可以利用函数读取我们事先下载好的国旗图片。

    说到利用矩阵画国旗我们就先来回顾一下吧。

    若要实现在窗口进行画图,我们先复习一下图形窗口原理。

    ce22f7572cc60461a8c7b96026dd1a85.png

    我们是一层一层去建立嵌套式的去构建矩阵,后利用ones/zeros函数调整RGB值的混合颜色就大功告成啦。

    而读取的方式是则是利用imread函数进行读取事先下载好的图片。

    提到RGB我们在这里要做一个延伸补充

    Matlab可处理的图片类型分为索引图、灰度图、二值图和RGB图四种。类型的区别就在于矩阵类型和对应的处理方式的不同。上文所提到的RGB就源起此。

    RGB是采用颜色的三原色模式显示的。R G B分别对应红色、绿色和蓝色。

    还记得我们前面数字处理的图片吗?

    bbf7be50c20b1e87c714af9ef38c2a2a.png

    RGB图像是三维矩阵,维度为m

    n
    3。m
    n为每格像素,也就是每个方格块;3则是代表三个颜色(红绿蓝)通道,也就是说我们每个方格块中的颜色都是由三种颜色的不同比例混合而呈现的。

    所以这也是为什么我们用矩阵画图时有三列,因为我们需要用不同的RGB值来混合成我们预定的颜色。(我们就以下文要提到的芬兰国旗为例)

    2a3c640269e37e2098b8a97e7d1b5fbf.png
    芬兰国旗矩阵参数代码

    矩阵利用ones函数,我们设置400的列和600的行的3则表示的是RGB值,而接下来则是具体位置的颜色比例的设置,数字1 2 3则分别对应三原色红绿蓝。

    2.数据类型的区分

    进行了以上的复习,那么问题来了,在我们利用矩阵进行画图的时候RGB值一直设置为0-1间,而读取图像时显示的图像RGB信息却是0-255间。

    4bb0a6ab0dcaec34efef814733430a60.png

    bae84eda1e9e2fe1e70ce91aedd8a3c6.png

    这二者究竟有怎样的联系呢?原来是我们利用矩阵画图和读取图像时所涉及的数据类型的不同导致的!

    画图时所涉及的数据类型为Matlab所默认的双精度double,数值在0-1之间;而读取图像所涉及的数据类型为整形中的无符号uint8,数值在0-255之间。具体可以总结为下表。

    33c268dc9ce54175e9c74a491339df1d.png

    为了我们方便理解,我们将矩阵画图划分在GUI(图形用户界面)体系下,将读取图像划分在图像处理模块下,然后我们可以把数据类型理解为两个框架所联结的点。(这样的划分并不意味着两个部分没有联系,它们是有相互交叉部分的,原因仅为希望可以用相对广阔的视角来更好理清其上位概念和相互关系。)

    GUI 即人机交互界面,更多涉及交互体验的设计,多数情况需要我们进行设计,遵循我们之前提到过的root-figure-axes-matrix的逻辑线;而图像处理更多涉及对已有图片的处理,更多用到的是imread()/ imshow()/ imwrite()等函数。

    另对于数据类型的信息我们可以在工作区查看。(以下文实例演示部分的代码工作区为例)

    91a8c542978eeeadb2a40eeb551f0e7e.png
    实例演示例子的工作区

    以上的区分对我们应用的价值就在于:

    对不同框架下的数据所对应的RGB值进行有效的输入。

    在我们进行运算前需将数据确认/转换为double类型,若不转换会出现运算溢出而被迫运行终止等问题。

    而无论采用哪种图像处理方式,在用matlab处理图像矩阵后,我们都会用函数imshow()显示或imwrite()写入图片。如果数据类型是double型,输出图像很可能会出现某些异样,因为函数imshow()在显示图像时,会默认为double数据取值范围为0-1之间,那么就会将数组中大于1的元素归为1,显示为白色。故在显示图片前,我们需将数据转换为uint8类型。

    3.实例应用

    有了以上的区分我们就可以在其基础上进行应用啦!

    3.1单个图像处理

    我们目标是对图一进行取反、剪裁、缩放、旋转、对比度和亮度的对比操作演示。

    f2510ab6ad516826b2ca2a1354e10f16.png
    图一(原图)

    代码如下,我们每一步的操作都基于原图,便于我们进行对比,并且使用subplot平铺创建坐标轴函数做一个整体的展示。其中颜色反转的部分便与我们上文所进行的数据区分有很大的关联,代码因imread读取的数据为uint8类型,所以我们使用的参数值为255,同样的数字1 2 3分别代表三原色。

    18d6c0cc1492f84846be6e309a1d2ade.png
    实例演示代码

    运行!结果就是下图所示啦!

    1ea33dba96ffce955f7e6d33507a4478.png
    演示运行结果

    3.2批量化图像处理

    我们通过设置一个循环来实现批量化处理。上代码!

    9444817f2c6422b7f7330d481abb12ff.png
    批量化图像处理代码

    24ee8b76783bd53e595537098385f27b.gif

    本次教程我更愿意说成是一个总结笔记的分享,我们回顾了矩阵画图和图片读取、对数据类型进行了区分并对图像处理进行了实例演示。代码真是取之不尽用之不竭,我们更应该做的不是浮于表面,而是理解编程本质的思想,以解决具体问题为导向来切入学习,最终达到融会贯通。才疏学浅,也许不能带给各位宏观的视野,但希望这次分享可以在大家心里种下一颗思考的种子,一颗随时都会发芽的种子。

    d1497ed81d3f53b8ffe7a3945ec9584a.png
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  • 我们用于神经网络训练的图片有时候需要自己标记,但比较麻烦,通过一些旋转处理往往可以扩大训练集数目,但是一般我们用一些图像软件处理会使彩色索引图编程RGB图或者灰度图,不能满足我们要求,并且速度比较慢,...

    matlab批量图片旋转处理

    我们用于神经网络训练的图片有时候需要自己标记,但比较麻烦,通过一些旋转处理往往可以扩大训练集数目,但是一般我们用一些图像软件处理会使彩色索引图编程RGB图或者灰度图,不能满足我们要求,并且速度比较慢,这里是我用的matlab批量处理原始图像和标记图像程序代码:

    clear
    path1 ='C:\Users\26594\Desktop\label_images\train_images\images';
    path2='C:\Users\26594\Desktop\label_images\train_images\labels';
    Files1= dir(strcat(path1));%这是要读取的图像图片的目录
    Files2= dir(strcat(path2));%这是要读取的标记图片的目录
    j=1;
    for i=3:length(Files1)    %图像图片的旋转处理
        x1=Files1(i).name;%取出第一个文件的名称         
        x1=['C:\Users\26594\Desktop\label_images\train_images\images\',x1];
        [a,b]=imread(x1);
        c1=imrotate(a,90);%顺时针旋转90度
        k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式,数字依次递增  
        imwrite(c1,['last_train_images/images/images.',num2str(k),'.png']);
        j=j+1;
        c2=imrotate(a,-90);%逆时针旋转90度
        k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式,数字依次递增  
        imwrite(c2,['last_train_images/images/images.',num2str(k),'.png']);
        j=j+1;
        c3=imrotate(a,180);旋转180度
        k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式,数字依次递增  
        imwrite(c3,['last_train_images/images/images.',num2str(k),'.png']);
        j=j+1;
        k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式,数字依次递增  
        imwrite(a,['last_train_images/images/images.',num2str(k),'.png']);
        j=j+1;
    end
    j=1;
    for i=3:length(Files2)    %标记图像的旋转处理
        x1=Files2(i).name;%取出第一个文件的名称  
        x1=['C:\Users\26594\Desktop\label_images\train_images\labels\',x1];
        [a,b]=imread(x1);
        c1=imrotate(a,90);
        k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式,数字依次递增  
        imwrite(c1,b,['last_train_images/labels/labels.',num2str(k),'.png']);
        j=j+1;
        c2=imrotate(a,-90);
        k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式,数字依次递增  
        imwrite(c2,b,['last_train_images/labels/labels.',num2str(k),'.png']);
        j=j+1;
        c3=imrotate(a,180);
        k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式,数字依次递增  
        imwrite(c3,b,['last_train_images/labels/labels.',num2str(k),'.png']);
        j=j+1;
        k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式,数字依次递增  
        imwrite(a,b,['last_train_images/labels/labels.',num2str(k),'.png']);
        j=j+1;
    end
    
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    2016-08-02 13:58:02
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  • matlab批量处理图像

    千次阅读 2012-05-21 15:33:51
    Files = dir('E:\Image Library\双轴向图片\2'); data = imread(strcat('E:\Image Library\双轴向现场...E:\Image Library\双轴向图片\2中一共147幅图像,Files最终有150项 Filers中为什么第一个和第二个是空的呢
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  • MATLAB图像批量读取.rar

    2020-07-11 10:00:36
    MATLAB批量读取路劲下图像》的附带代码。内容文中可以,没积分可直接到https://blog.csdn.net/xsz591541060/article/details/107280266中复制即可。
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    2017-12-11 17:37:08
    通常matlab读取图片并显示的时候,是一张张导入的,而对某一目录下的批量图片的读取介绍很少,本文主要是针对此类情况,提出的一种图片批量处理的手段,通过案例助于更快上手解决问题 代码未加注释,不理解的可以...
  • matlab 批量处理图片

    千次阅读 2016-05-24 11:22:43
    一、基本上比较常用的就是自己的图片命名是规律的,这样可以快速循环处理: str='D:\'; %我的图像放在D盘,做差文件夹下,好的图像文件夹下 for i=1:12 I=imread([str,num2str(i),'.png']); %依次读取...
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    2018-03-01 15:14:09
    实现MATLAB图片批量归一化,去掉图像中面积(像素点总数)小于50的区域之后,将图像归一化为256*256的图片
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  • Matlab实现批量处理图像的两种方法

    万次阅读 2017-01-03 09:02:51
    基本上有两个方法:一个是将你的图像统一进行一次重命名如:1.jpg,2.jpg等,然后利用for循环依次进行处理即可,如下面的语句:假设你的图像共有20副: str='D:\做差\好的图像\'; %我的图像放在D盘,做差文件夹下,...
  • MATLAB批量处理

    2021-05-31 15:00:44
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  • MATLAB批量处理、保存图片

    千次阅读 2019-07-05 21:25:50
    批量处理保存方法为: srcDir=uigetdir(‘原图片所在文件夹’); %获得选择的文件夹 cd(srcDir); allnames=struct2cell(dir(’*.jpg’)); %只处理jpg文件 [q,len]=size(allnames); %获得jpg文件的个数,len为读取图片...
  • 本示例说明如何使用“图像浏览器”这个应用查看...查看文件夹中图像的缩略图要查看文件夹中所有图像的缩略图,请从MATLAB®工具栏中打开图像浏览器应用程序。在“应用程序”选项卡上的“图像处理和计算机视觉”部分...

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