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小鹏的专栏

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matlab实现图像预处理的很多方法

RGB = imread('sy.jpg'); % 读入图像 imshow(RGB), % 显示原始图像 GRAY = rgb2gray(RGB); % 图像灰度转换 imshow(GRAY), % 显示处理后的图像 threshold = graythresh(GRAY); % 阈值 BW = im2bw(GRAY, threshold); % 图像黑白转换 imshow(BW), % 显示处理后的图像 BW = ~ BW; % 图像反色 imshow(BW), % 显示处理后的图像 1.图像反转 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1); J=40*(log(J+1)); H=uint8(J); subplot(1,2,2),imshow(H); title('对数变换图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 4.直方图均衡化 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I=rgb2gray(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I); subplot(2,2,2); imhist(I); I1=histeq(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I1); subplot(2,2,2); imhist(I1); 5.线性平滑滤波器用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序： I=im

2022-05-09

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matlab处理多个文件夹中的image，保存为mat格式。

train = cell(11400, 1); label = zeros(11400, 1); dis1 = dir(['E:\Adesk\Cpp-Primer\PCANet\PCANet\datas\train\' '.']); nms1 = {dis1.name}; i=0; for m = 1:length(nms1) nm1 = ['E:\Adesk\Cpp-Primer\PCANet\PCANet\datas\train\' nms1{m}]; dis2 = dir([nm1 '

2022-05-09

1.1K0

Python数据可视化的10种技能

matlab numpy bash bash 指令

如果你想要用 Python 进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。

2019-05-26

2.7K0

ubuntu下CMake编译生成动态库和静态库，以OpenTLD为例。

ubuntu opencv matlab

opencv2.4.8，下载：Here. ubuntu下CMake编译生成动态库（.so）和静态库（.a），以OpenTLD为例。直接看CMakeLists.txt吧。 cmake_minimum_required( VERSION 2.8 ) set(PROJECT_NAME OpenTLD) project(${PROJECT_NAME}) configure_file(h2.mp4 h2.mp4 COPYONLY) configure_file(parameters.ym

2018-01-09

1.9K0

matlab使用TCP/IP Server Sockets

matlab socket编程 java

该文介绍了如何使用MATLAB中的TCP/IP Server Sockets实现Server与Client之间的通信。首先介绍了MATLAB中的TCP/IP Server Sockets，然后通过一个示例展示了如何实现Server与Client之间的通信。最后，介绍了如何使用Java类实现Server与Client之间的通信。

2018-01-09

3K0

简单的人脸跟踪

选用的人脸检测器：NPD Face Detector 单人脸的简单跟踪MATLAB代码。 close all; clear; clc; mov = VideoReader('test.mov'); m

2018-01-09

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ubuntu下C++如何调用matlab程序

ubuntu matlab c++

该文章介绍如何在Ubuntu系统下使用g++编译MATLAB代码。首先介绍了MATLAB的基本用法，然后描述了如何在Ubuntu系统下编译MATLAB代码。最后，介绍了如何在C++中使用MATLAB代码进行图像处理。

2018-01-09

2.2K0

windows下C++如何调用matlab程序

windows c++matlab

该文介绍了如何利用Matlab进行图像处理，包括图像的读取、显示、处理，以及用C++调用Matlab函数进行图像处理的过程。

2018-01-09

1.8K0

语音剪切程序

matlab 数据库

本文介绍了一种用于语音识别的剪切程序，该程序可以自动剪切音乐，并通过Matlab编程实现。该程序可以处理音乐重叠部分，并将它们分成单独的音频文件。它还可以使用不同的参数和文件名模板，并可以调用外部程序来执行操作。该程序可以大大提高语音识别的效率和准确性，同时也可以用于其他需要音频处理的领域。

2018-01-09

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