matlab图像处理的几个例子转载 ode45 matlab 例子

用matlab提取图像的骨架

参看边缘检测技术、闭合边界技术和轮廓提取方面的资料
用canny算子检测得到的边界图见附图,还需要进行边界的修补然后提取轮廓
根据你的要求再自己加些东西进去吧
clear;
cla
I=imread('骨架.jpg');
I=rgb2gray(I);
J=edge(I,'canny',graythresh(I));
subplot(121),imshow(I),title('原图')
subplot(122),imshow(J),title('边界图')

Matlab中如何读出写入图像文件以及对图像的简单处理

MATLAB图像处理工具箱支持四种基本图像类型:索引图像、灰度图像、二进制图像和RGB图像。MATLAB直接从图像文件中读取的图像为RGB图像。它存储在三维数组中。这个三维数组有三个面,依次对应于红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三种颜色,而面中的数据则分别是这三种颜色的强度值,面中的元素对应于图像中的像素点。设所得矩阵为X三维矩阵(256,256,3),X(:,:,1)代表红颜色的2维矩阵 X(:,:,2)代表绿颜色的2维矩阵, X(:,:,3)代表兰颜色的2维矩阵。[X,map]=imread('34.bmp');r=double(X(:,:,1)); %r是256 x256的红色信息矩阵g=double(X(:,:,2)); %g是256 x256的绿色信息矩阵b=double(X(:,:,3)); %b是256 x 256的兰色信息矩阵
索引图像数据包括图像矩阵X与颜色图数组map,其中颜色图map是按图像中颜色值进行排序后的数组。对于每个像素,图像矩阵X包含一个值,这个值就是颜色图数组map中的索引。颜色图map为m×3双精度矩阵,各行分别指定红、绿、蓝(R、G、B)单色值,map=[RGB],R、G、B为值域为[0,1]的实数值,m为索引图像包含的像素个数。

对于相同的数据,采用uint8格式比双精度格式节省内存空间,从而更经济。在MATLAB中
如果索引图像的颜色图小于256行,则它的图像矩阵以uint8格式存储,否则以双精度格式存储。
一:imread:从图像文件夹中读取图像。
A = imread(FILENAME,FMT)读取图像到A,如果文件是包含一灰度图像,A是一二维矩阵,如果文件是包含一真彩色图像(RGB),A是一三维矩阵(M-by-N-by-3)。FILENAME:图像文件名;FMT:图像文件格式;
文件必须在当前目录下,或在Matlab的一路径上。如果imread不能够找到一名称为FILENAME的文件,那么它将找一名为FILENAME.FMT的文件
[X,MAP] = imread(FILENAME,FMT)把图像FILENAME读入与它相关的图像色彩信息写入MAP,图像色彩信息值在范围[0,1]中自动地重新调整.
[...] = imread(FILENAME)这种方式是试图得到文件的格式从文件所包含的信息。
[...] =imread(URL,...)从一Internet URL上读图像 URL必须包含协议(即: "http://").
1.2数据类型:
TIFF的特殊语法:
[...] =imread(...,IDX) 从很多图像TIFF文件中读一个图像;IDX是一个整数值,它显示了所读图像在文件中的顺序,例如:如果IDX是 3, imread将读文件中的第三个图像。 如果省略了这个变量, imread将读文件中的第一个图像.
IMREAD支持的图像文件格式:JPEGTIFF GIF BMP PNG HDFPCXXWDICOCURRAS PBMPGMPPM
相关信息也可在Matlab中查看: imfinfo, imwrite, imformats, fread,
二:imwrite输出图像
imwrite(A,FILENAME,FMT) 把图像 A 写入图像文件 FILENAME.
imwrite(X,MAP,FILENAME,FMT) 把 X和它的相关色彩信息MAP写入FILENAME.
imwrite(...,FILENAME)把图像写入图像文件FILENAME,并推测可能的格式用来做filename的扩展名。扩展名必须是FMT中一合法名.
imwrite(...,PARAM1,VAL1,PARAM2,VAL2,...)不同的参数控制输出文件的各种不同特征。参数要是当前所支持的HDF,JPEG, TIFF, PNG, PBM, PGM, 和PPM文件
三:image 显示图像.image(C) 把矩阵 C 转成一图像. C 可以是一MxN 或MxNx3维的矩阵,且可以是包含 double, uint8,或 uint16数据.image是用来显示附标图像,即显示的图像上有x,y坐标轴的显示,可以看到图像的像素大小。但可以加上axisoff命令即可把坐标去掉。
imshow只是显示图像。用colormap来定义图像显示用的颜色查找表,比如用colormap(pink),可以把黑白图像显示成带粉红色的图像。
图像像素矩阵的数据类型:(1)显示真彩色图像像素三维矩阵X,如果是uint8类型,要求矩阵的数据范围为0-255,(2)如果是double型,则其数据范围为0-1,要不就会出错或者出现空白页。
类型转换:(1)如果你原来的数值是uint8,在运算中转换为double后,实际要显示的数值没有改变的话,只要用uint8(X)就可转换为uint8型,如果不想转换频繁,也可在显示时用X/255来转换为符合0-1double类型范围要求的数值显示。(2)如果显示索引图像(二维矩阵),如果索引图像像素数值是double型,则它的取值范围为1-length(colormap),数值起点为1,则矩阵中数值为1的对应colormap中第一行数据,如果索引图像像素数值是uint8,则取值范围为0-255,数值起点为0,则矩阵中数值为0的对应colormap中第一行数据,所以索引图像这两个数据类型之间的转换,要考虑到+1或-1。直接用uint8或double转换则会查找移位,产生失真情况。uint16数据类型与uint8类似,取值范围为0-65536。
四:其它常用图像操作:
图像显示于屏幕有imshow( ), image( )函数;
图像进行裁剪imcrop( );
图像的插值缩放imresize( )函数实现;
旋转用 imrotate( )实现。
五:具体的操作
下面通过运用图像处理工具箱中的有关函数对下图(nice.bmp)进行一些变换。见后面的transfer.m内容!

变换前图片:(nice.bmp)

变换后所得图片:newpic.bmp
例,在电脑Fpicture下有一彩色图像文件nice.bmp,则可由下述语句读取:
下面是对图像 nice.bmp以y轴为对称轴所做的一个对称变换。
% Transfer1.m
clear all
figure
[x,map]=imread('F:picturenice.bmp');% 所得x为一375x420x3的矩阵
[w1,w2,w3]=size(x); % 375 X 420
w22=floor(w2/2);
image(x); %显示出图像
title('HELLO! @This is the first pose of me')%则显示出图像nice.bmp
axis off;%去掉图像中的坐标
colormap(map);%colormap(),图像查找表函数。函数结构为colormap(map),设置当前的图像查找表到map。
imwrite(x,map,'nice.bmp')
for i=1:w1
for j=1:w22%图像关于y轴对折
t=x(i,j);
x(i,j)=x(i,w2-j+1);
x(i,w2-j+1)=t;
end
end
figure
image(x);
axis off
title('HELLO!!@@ Can you find any difference of my two picture! ')colormap(map);
imwrite(x,map,'newpic.bmp') %把x写到nepic2.bmpz中去
% Transfer1.m文件中包含了最基本也是最常用的对读像处理的命令。
在对图像处理的整个过程中,实质上是对[x,map]=imread(‘figure')函数中所得x矩阵的各种变换!

互补色简单计算法

作者:赵鹏 时间:2003-08-30 文档类型:原创 来自:

这个是色相色谱
位于180度夹角的颜色就是互补色

要计算某种颜色的互补色
首先取得这个颜色的RGB数值
再用255分别减去你现有的RGB值即可

比如纯黄色:r255 g255 b0
那么通过计算 r(255-255) g(255-255) b(255-0)
互补色为:r0 g0 b255
就是纯蓝色

注:
只有在8位通道模式下使用255(2的8次方)
若是16位通道下则要用65535(2的16次方)来减

Photoshop默认使用8位通道模式
该模式可以显示1677万色(256 x 256 x 256)
已经超出人眼所能分辨的色彩总数了(故又称真彩色)

因此更高的通道级别就肉眼看来没有区别

RGB减去255就是它的反色了。
例如:

I=imread('D:MATLABR2006btoolboximagesimdemoscameraman.tif');%文件的路径在每个电脑上不同哦
x1=256;y1=256;k=y1/x1;
[m,n]=size(I);
J=double(I);
for i =1:m
for j=1:n
x=J(i,j);
y(i,j)=0;
if(x>=0)&(x<=x1)
y(i,j)=y1-k*x;
else
y(i,j)=0;
end
end
end
subplot(1,2,1),imshow(I);title('原始图像');
subplot(1,2,2),imshow(mat2gray(y));title('求反后图像');
MATLAB图像处理工具箱支持四种基本图像类型:索引图像、灰度图像、二进制图像和RGB图像。MATLAB直接从图像文件中读取的图像为RGB图像。它存储在三维数组中。这个三维数组有三个面,依次对应于红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三种颜色,而面中的数据则分别是这三种颜色的强度值,面中的元素对应于图像中的像素点。设所得矩阵为X三维矩阵(256,256,3),X(:,:,1)代表红颜色的2维矩阵 X(:,:,2)代表绿颜色的2维矩阵, X(:,:,3)代表兰颜色的2维矩阵。[X,map]=imread('34.bmp');r=double(X(:,:,1)); %r是256 x256的红色信息矩阵g=double(X(:,:,2)); %g是256 x256的绿色信息矩阵b=double(X(:,:,3)); %b是256 x 256的兰色信息矩阵
索引图像数据包括图像矩阵X与颜色图数组map,其中颜色图map是按图像中颜色值进行排序后的数组。对于每个像素,图像矩阵X包含一个值,这个值就是颜色图数组map中的索引。颜色图map为m×3双精度矩阵,各行分别指定红、绿、蓝(R、G、B)单色值,map=[RGB],R、G、B为值域为[0,1]的实数值,m为索引图像包含的像素个数。

对于相同的数据,采用uint8格式比双精度格式节省内存空间,从而更经济。在MATLAB中
如果索引图像的颜色图小于256行,则它的图像矩阵以uint8格式存储,否则以双精度格式存储。
一:imread:从图像文件夹中读取图像。
A = imread(FILENAME,FMT)读取图像到A,如果文件是包含一灰度图像,A是一二维矩阵,如果文件是包含一真彩色图像(RGB),A是一三维矩阵(M-by-N-by-3)。FILENAME:图像文件名;FMT:图像文件格式;
文件必须在当前目录下,或在Matlab的一路径上。如果imread不能够找到一名称为FILENAME的文件,那么它将找一名为FILENAME.FMT的文件
[X,MAP] = imread(FILENAME,FMT)把图像FILENAME读入与它相关的图像色彩信息写入MAP,图像色彩信息值在范围[0,1]中自动地重新调整.
[...] = imread(FILENAME)这种方式是试图得到文件的格式从文件所包含的信息。
[...] =imread(URL,...)从一Internet URL上读图像 URL必须包含协议(即: "http://").
1.2数据类型:
TIFF的特殊语法:
[...] =imread(...,IDX) 从很多图像TIFF文件中读一个图像;IDX是一个整数值,它显示了所读图像在文件中的顺序,例如:如果IDX是 3, imread将读文件中的第三个图像。 如果省略了这个变量, imread将读文件中的第一个图像.
IMREAD支持的图像文件格式:JPEGTIFF GIF BMP PNG HDFPCXXWDICOCURRAS PBMPGMPPM
相关信息也可在Matlab中查看: imfinfo, imwrite, imformats, fread,
matlab图像处理的几个例子[转载] ode45 matlab 例子
二:imwrite输出图像
imwrite(A,FILENAME,FMT) 把图像 A 写入图像文件 FILENAME.
imwrite(X,MAP,FILENAME,FMT) 把 X和它的相关色彩信息MAP写入FILENAME.
imwrite(...,FILENAME)把图像写入图像文件FILENAME,并推测可能的格式用来做filename的扩展名。扩展名必须是FMT中一合法名.
imwrite(...,PARAM1,VAL1,PARAM2,VAL2,...)不同的参数控制输出文件的各种不同特征。参数要是当前所支持的HDF,JPEG, TIFF, PNG, PBM, PGM, 和PPM文件
三:image 显示图像.image(C) 把矩阵 C 转成一图像. C 可以是一MxN 或MxNx3维的矩阵,且可以是包含 double, uint8,或 uint16数据.image是用来显示附标图像,即显示的图像上有x,y坐标轴的显示,可以看到图像的像素大小。但可以加上axisoff命令即可把坐标去掉。
imshow只是显示图像。用colormap来定义图像显示用的颜色查找表,比如用colormap(pink),可以把黑白图像显示成带粉红色的图像。
图像像素矩阵的数据类型:(1)显示真彩色图像像素三维矩阵X,如果是uint8类型,要求矩阵的数据范围为0-255,(2)如果是double型,则其数据范围为0-1,要不就会出错或者出现空白页。
类型转换:(1)如果你原来的数值是uint8,在运算中转换为double后,实际要显示的数值没有改变的话,只要用uint8(X)就可转换为uint8型,如果不想转换频繁,也可在显示时用X/255来转换为符合0-1double类型范围要求的数值显示。(2)如果显示索引图像(二维矩阵),如果索引图像像素数值是double型,则它的取值范围为1-length(colormap),数值起点为1,则矩阵中数值为1的对应colormap中第一行数据,如果索引图像像素数值是uint8,则取值范围为0-255,数值起点为0,则矩阵中数值为0的对应colormap中第一行数据,所以索引图像这两个数据类型之间的转换,要考虑到+1或-1。直接用uint8或double转换则会查找移位,产生失真情况。uint16数据类型与uint8类似,取值范围为0-65536。
四:其它常用图像操作:
图像显示于屏幕有imshow( ), image( )函数;
图像进行裁剪imcrop( );
图像的插值缩放imresize( )函数实现;
旋转用 imrotate( )实现。
五:具体的操作
下面通过运用图像处理工具箱中的有关函数对下图(nice.bmp)进行一些变换。见后面的transfer.m内容!

变换前图片:(nice.bmp)

变换后所得图片:newpic.bmp
例,在电脑Fpicture下有一彩色图像文件nice.bmp,则可由下述语句读取:
下面是对图像 nice.bmp以y轴为对称轴所做的一个对称变换。
% Transfer1.m
clear all
figure
[x,map]=imread('F:picturenice.bmp');% 所得x为一375x420x3的矩阵
[w1,w2,w3]=size(x); % 375 X 420
w22=floor(w2/2);
image(x); %显示出图像
title('HELLO! @This is the first pose of me')%则显示出图像nice.bmp
axis off;%去掉图像中的坐标
colormap(map);%colormap(),图像查找表函数。函数结构为colormap(map),设置当前的图像查找表到map。
imwrite(x,map,'nice.bmp')
for i=1:w1
for j=1:w22%图像关于y轴对折
t=x(i,j);
x(i,j)=x(i,w2-j+1);
x(i,w2-j+1)=t;
end
end
figure
image(x);
axis off
title('HELLO!!@@ Can you find any difference of my two picture! ')colormap(map);
imwrite(x,map,'newpic.bmp') %把x写到nepic2.bmpz中去
% Transfer1.m文件中包含了最基本也是最常用的对读像处理的命令。
在对图像处理的整个过程中,实质上是对[x,map]=imread(‘figure')函数中所得x矩阵的各种变换!

互补色简单计算法

作者:赵鹏 时间: 2003-08-30 文档类型:原创 来自:

这个是色相色谱
位于180度夹角的颜色就是互补色

要计算某种颜色的互补色
首先取得这个颜色的RGB数值
再用255分别减去你现有的RGB值即可

比如纯黄色:r255 g255 b0
那么通过计算 r(255-255) g(255-255) b(255-0)
互补色为:r0 g0 b255
就是纯蓝色

注:
只有在8位通道模式下使用255(2的8次方)
若是16位通道下则要用65535(2的16次方)来减

Photoshop默认使用8位通道模式
该模式可以显示1677万色(256 x 256 x 256)
已经超出人眼所能分辨的色彩总数了(故又称真彩色)

因此更高的通道级别就肉眼看来没有区别

RGB减去255就是它的反色了。
例如:

I=imread('D:MATLABR2006btoolboximagesimdemoscameraman.tif');%文件的路径在每个电脑上不同哦
x1=256;y1=256;k=y1/x1;
[m,n]=size(I);
J=double(I);
for i =1:m
for j=1:n
x=J(i,j);
y(i,j)=0;
if(x>=0)&(x<=x1)
y(i,j)=y1-k*x;
else
y(i,j)=0;
end
end
end
subplot(1,2,1),imshow(I);title('原始图像');
subplot(1,2,2),imshow(mat2gray(y));title('求反后图像');

  

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