我正在使用MATLAB,我想在一个灰度的png图像上绘制一个彩色的轨迹,同时保留轨迹的颜色信息。例如,使用下面的数据,我想在图像A上绘制数据B,而数据B不会变成灰色,也不会让颜色条表示灰度图像。任何帮助都将不胜感激! %Image A
RGB = imread('peppers.png');
I = rgb2gray(RGB);
figure
imshow(I)
hold on
%Data B
x = 1:1000;
y = x;
z = zeros(size(x));
lineColor = x;
surface([x;x], [y;y], [z;z], [line
我有一个RGB图像,并希望将以下公式应用于它,以便我获得另一个图像。我该怎么做呢?我知道如何读/写图像,我知道如何循环和应用公式,但我不知道如何提取变量中图像的行数和列数以及三维平面中3个平面的图像像素值。
I = imread('myimage.jpg');
RGBImagePixles = [?, ?, ?] %of I
ROWS = ? %of I
COLUMNS = ? %of I
for r = 0 : ROWS
for c = 0 : COLUMNS
N[r, c] = RGBImagePixles[r,c,1] + RGBImagePixl
实际上,我正在研究这个算法,并且一直在探索他的代码(目前在Matlab中)。我想知道是否有人尝试过运行这个算法,有人能告诉我如何在彩色/RGB模式下跟踪物体吗?目前,当我运行它时,它在灰度模式下检测对象。
TLD是开源的,位于:
就我研究过的代码而言,有一个文件img_alloc.m,它包含:
function img = img_alloc(in,imsize)
% Allocates image structure.
if ischar(in)
in = imread(in);
end
if ndims(in) == 3
img.input = rgb2gray(in
我曾尝试将RGB图像转换为Otsu二进制图像(灰度),但似乎不起作用,因为我得到了下面提到的错误。
from cv2 import cv2
import numpy as np
from skimage.color import rgb2gray
from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage.io import imread
from skimage.morphology import skeletonize
from skimage.util import invert
import matplotlib.pyplot as
我的一个过程产生了256个二进制(逻辑)矩阵,每个矩阵对应于灰度源图像的每个级别。
代码如下:
so = imread('bio_sd.bmp');
co = rgb2gray(so);
for l = 1:256
bw = (co == l); % Binary image from level l of original image
be = ordfilt2(bw, 1, ones(3, 3)); % Convolution filter
bl(int16(l)) = {bwlabel(be, 8)}; % Componen
我在matlab中工作,我想对灰度图像和RGB图像应用对比度拉伸,所以对于灰度,我尝试了这个,它起作用了。
clear all;
clc;
itemp = imread('cameraman.tif'); %read the image
i = itemp(:,:,1);
rtemp = min(i); % find the min. value of pixels in all the
columns (row vector)
rmin = min(rtemp);
我希望将原始的8位深度灰度图像转换为7位深度灰度图像(像素值应在[0 127]范围内。
我使用下面的语法,但是值等于255的像素将更改为128 (似乎它们在除法后四舍五入,即127.5更改为128)。如何解决此问题,并在除法后将像素值保持在范围[0 127]中?
RGB = imread('camera_man128x128.png')% read 8-bit image
RGB = RGB*0.5; %change pixel value to be in range to 0~127
%however pixels with value 255
我试图在MATLAB中显示图像的蒙太奇,其中每个图像是一个N阵列,K图像存储为一个N数组。
MATLAB返回错误:
Error using images.internal.imageDisplayValidateParams>validateCData (line 115)
Multi-plane image inputs must be RGB images of size MxNx3.
Error in images.internal.imageDisplayValidateParams (line 27)
common_args.CData = validateCData(com