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基于matlab的图像处理案例教程_matlab gui图像处理

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、imfinfo函数——查看图像文件信息，注意参数是文件路径和文件名，不是图像对应的矩阵。...I Matlab代码： >> I=imread('2.jpg'); >> imshow(I) 显示结果 2、imshow(I,[low high]) 它显示的是像素处理后的图像I，注意的是它只是显示的时候改变了图像像素...Matlab代码： >> I=imread('2.jpg'); >> imshow(I,[0 80]) 它对图像像素的处理是：将I中像素值大于等于high变成high，将小于等于low的变成low，再将...类型的图像，matlab显示(imshow(I))效果如下 可见，显示效果并不好，接下来我们使用imshow(I,[])，显示结果如下： 显示结果较好，对比度较高。...同样，imshow(I,[])的效果等同于把像素映射到0-255灰度级，映射后图像如下： 实现灰度映射的Matlab如下： A=dicomread('C:\Users\zhulf\Desktop\IM62

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【MATLAB】图像导出 ( 导出绘制的图像 | 图像设置 )

文章目录 一、导出图像 1、生成的图像 2、复制图形 3、保存 4、另存为 二、复制选项 1、复制选项 2、图形属性 3、导出设置 一、导出图像 ---- 1、生成的图像 2、复制图形 选择 matlab...生成的图形界面 " Figure 1 " 的菜单栏 , " 编辑选项 " , 点击 " 复制图形 " , 可以将图像拷贝到 Word 文档中 ; 打开 Word 文档 , " Ctrl + V "...可以粘贴到 Word 文档中 ; 3、保存 点击工具栏中的保存按钮 , 磁盘形状 ; 界面闪烁以下之后 , 会在代码所在目录 , 生成代码对应的 png 图片 ; 点击 " 打开文件 " 按钮 ,...可以打开生成的 png 图片所在目录 ; 4、另存为 选择 " 菜单栏 / 另存为 " 选项 , 可以选择保存的格式 , 一般选择 png 格式作为导出的图片 ; 另存为的图片 : 二、复制选项...; 3、导出设置 选择 " 菜单栏 / 文件 / 导出设置 " 选项 , 可以弹出导出设置选项 , 通过大小设置 , 可以缩放图像的大小 ; 缩小后的图片 : 原图片 :

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MATLAB的图像显示方法

文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】 文章目录 MATLAB的图像显示方法 目的 内容 (1)单位冲击响应序列...(2)单位阶跃序列 (3)正弦序列 (4)指数序列 (5)复指数序列 MATLAB的图像显示方法 1.图像的读 2.图像显示 (1)图像显示 (2)同屏显示多个图像 3.数字图像处理中常用到的MATLAB...函数 MATLAB的图像显示方法 目的 了解 MATLAB 的基本功能及操作方法。...内容 在 MATLAB 中, 序列是用矩阵向量表示, 但它没有包含采样信息, 即序列位置信息, 为 此, 要表示一个序列需要建立两个向量; 一是时间序列 n , 或称位置序列, 另一个为取值序 列 x...的图像显示方法 1.练习图像读写和显示函数的使用方法 2.掌握MATLAB支持的五类图像显示方法 3.数字图像处理中常用到的MATLAB函数 1.图像的读 RGB=imread('D:\pic\DIP3E_CHO1

4.7K10

从图像到知识：深度神经网络实现图像理解的原理解析

摘要：本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。...卷积神经网络和递归神经网络的结合形成的深度学习模型甚至可以自动生成针对图片的文字描述。...作为近年来重新兴起的技术，深度学习已经在诸多人工智能领域取得了令人瞩目的进展，但是神经网络模型的可解释性仍然是一个难题，本文从原理的角度探讨了用深度学习实现图像识别的基本原理，详细解析了从图像到知识的转换过程...5 图片描述的自动生成 如图7所示，深度学习领域的一个匪夷所思的Demo结合了卷积网络和递归网络实现图片标题的自动生成。首先通过卷积神经网络（CNN）理解原始图像，并把它转换为语义的分布式表示。...6 未来展望 无监督学习曾经促进了深度学习领域的复兴，但纯粹的监督学习的所取得的巨大成功掩盖了其作用。我们期待无监督学习能成为在长期看来的更重要的方法。

1.5K90

图像的滤波与图像增强的Matlab实现

文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。...空间噪声滤波器 C.用滤波器祛除图象噪声 目的 了解 MATLAB 工具箱中的滤波器。 掌握空间滤波 学会对图像的空间变换 内容 A....用滤波器祛除图象噪声 在数字图像处理中，常常会遇到图像中混杂有许多的噪声。因此，在进行图像处理中，有时要先进行祛除噪声的工作。最常用的祛除噪声的方法是用滤波器进行滤波处理。...MATLAB 的图像处理工具箱里也设计了许多的滤波器。如均值滤波器、中值滤波器、维纳滤波器等。...Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice-Hall, Inc., USA. [2] 阮秋琦. 数字图像处理（MATLAB版）[M].

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01.神经网络和深度学习 W4.深层神经网络（作业：建立你的深度神经网络+图片猫预测）

建立你的深度神经网络 1. 导入包 2. 算法主要流程 3. 初始化 3.1 两层神经网络 3.2 多层神经网络 4. 前向传播 4.1 线性模块 4.2 线性激活模块 4.3 多层模型 5....深度神经网络应用：图像分类 1. 导入包 2. 数据集 3. 建立模型 3.1 两层神经网络 3.2 多层神经网络 3.3 一般步骤 4. 两层神经网络 5. 多层神经网络 6. 结果分析 7....用自己的图片测试 测试题：参考博文 作业1. 建立你的深度神经网络 1....深度神经网络应用：图像分类 使用上面的函数，建立深度神经网络，并对图片是不是猫进行预测。 1....错误特点： 猫的身体在一个不寻常的位置 猫出现在一个相似颜色的背景下 不常见的猫颜色和种类 照相机角度 图片的亮度 大小程度（猫在图像中非常大或很小） 7.

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基于单目图像无监督学习的深度图生成

01 论文的主要思想 如图1所示，网络的输入只需左相机图像，在训练阶段通过左右相机图像作为监督。...注意，这里的无监督学习指的是，不需要深度图作为监督，但仍需左右相机图像对网络进行监督，采集数据时，仍需要采集左右相机图像。 ?...其实这个就是重建出来的左右图像和真实的左右相机图像的损失函数，注意，文中说到的无监督只是说没有真实的深度信息作为标签，并不是没有真实左右相机图像。...通过这三个分支的训练，左相机图像已经知道如何去生成左右视差图了，在生成的左右视差图的基础上，可以进行最终深度图的回归。 ?...，左右相机距离b已知，相机焦距f已知，可以通过公式计算出最终的深度。

58520

基于深度卷积神经网络的图像反卷积 学习笔记

我们使用卷积神经网络（CNN）来学习反卷积操作，不需要知道人 为视觉效果产生的原因，与之前的基于学习的图像去模糊方法不同，它不依赖任何预处理。...分析 我们的目标是训练一个网络结构 f(·) ，使得下面式子最小： image.png |N|为样本集中图像对的个数。 我们已经使用了最近的两种深度神经网络来解决这个问题，但都不成功。...总结来说，使用深度卷积网络来做图像反卷积其实并不简单，增加卷积核来简单地修改网络结构会导致训练难度增加，我们采用一种新的结构来改进网络，结果如图（e）。...图像反卷积神经网络（DCNN） 这个网络可以表示为： image.png 其中，Wl是第（l-1）层到第l层的权值映射，b l-1为偏差。...总的来说，我们提出了一种深度卷积网络结构来完成具有挑战性的反卷积任务，我们的主要贡献是使得传统的反卷积方法通过一系列的卷积步骤来指导神经网络和近似的反卷积，我们的系统新颖地使用了两个模块对应的反卷积和伪影去除

93020

如何用Python和深度神经网络识别图像？

之后是输出层，对应的结果就是我们需要让机器掌握的分类。 如果只看最后两层，你会很容易把它跟之前学过的深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）联系起来。...既然我们已经有了深度神经网络，为什么还要如此费力去使用卷积层和采样层，导致模型如此复杂呢？ 这里出于两个考虑： 首先是计算量。...即便是使用非常庞大的计算量，深度神经网络对于图片模式的识别效果也未必尽如人意。因为它学习了太多噪声。而卷积层和采样层的引入，可以有效过滤掉噪声，突出图片中的模式对训练结果的影响。...我把对应论文的地址附在这里，如果你有兴趣，可以参考。 请看上图中最下面的那一个，就是它的大略样子。 足够深度，足够复杂吧。 如果你之前对深度神经网络有一些了解，一定会更加觉得不可思议。...并且利用文件夹的名称，给图片打上标记。 如何在TuriCreate中训练深度神经网络，以分辨图片。 如何利用测试数据集，检验图片分类的效果。并且找出分类错误的图片。

1.4K90

深度学习图像识别模型：递归神经网络

深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。...递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。...递归神经网络的应用递归神经网络可以用于多个序列数据的处理任务，下面是几个常见的应用场景：语音识别语音识别是递归神经网络最常见的应用场景之一，其目的是将输入的语音信号转换为文本输出。...递归神经网络可以通过对文本中的词语和词序进行建模，从而实现情感分析的功能。结论递归神经网络是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据。...随着计算机硬件和深度学习算法的不断发展，递归神经网络在序列数据处理领域的应用也将越来越广泛。

62000

如何用Python和深度神经网络识别图像？

之后是输出层，对应的结果就是我们需要让机器掌握的分类。 如果只看最后两层，你会很容易把它跟之前学过的深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）联系起来。...既然我们已经有了深度神经网络，为什么还要如此费力去使用卷积层和采样层，导致模型如此复杂呢？ 这里出于两个考虑： 首先是计算量。...即便是使用非常庞大的计算量，深度神经网络对于图片模式的识别效果也未必尽如人意。因为它学习了太多噪声。而卷积层和采样层的引入，可以有效过滤掉噪声，突出图片中的模式对训练结果的影响。...我把对应论文的地址附在这里，如果你有兴趣，可以参考。 请看上图中最下面的那一个，就是它的大略样子。 足够深度，足够复杂吧。 如果你之前对深度神经网络有一些了解，一定会更加觉得不可思议。...并且利用文件夹的名称，给图片打上标记。 如何在TuriCreate中训练深度神经网络，以分辨图片。 如何利用测试数据集，检验图片分类的效果。并且找出分类错误的图片。

1.1K20

基于单目图像无监督学习的深度图生成

论文的主要思想 如图1所示，网络的输入只需左相机图像，在训练阶段通过左右相机图像作为监督。...注意，这里的无监督学习指的是，不需要深度图作为监督，但仍需左右相机图像对网络进行监督，采集数据时，仍需要采集左右相机图像。 ?...其实这个就是重建出来的左右图像和真实的左右相机图像的损失函数，注意，文中说到的无监督只是说没有真实的深度信息作为标签，并不是没有真实左右相机图像。...通过这三个分支的训练，左相机图像已经知道如何去生成左右视差图了，在生成的左右视差图的基础上，可以进行最终深度图的回归。 ?...b已知，相机焦距f已知，可以通过公式计算出最终的深度。

89020

matlab使用贝叶斯优化的深度学习：卷积神经网络CNN

p=7954 此示例说明如何将贝叶斯优化应用于深度学习，以及如何为卷积神经网络找到最佳网络超参数和训练选项。 要训练深度神经网络，必须指定神经网络架构以及训练算法的选项。...整个数据集的大小为175 MB。 加载CIFAR-10数据集作为训练图像和标签，并测试图像和标签。...优化以下变量： 网络部分的深度。此参数控制网络的深度。该网络具有三个部分，每个部分具有SectionDepth相同的卷积层。因此，卷积层的总数为3*SectionDepth。...valError = 0.1882 预测测试集的标签并计算测试误差。将测试集中每个图像的分类视为具有一定成功概率的独立事件，这意味着错误分类的图像数量遵循二项式分布。...通过使用列和行摘要显示每个类的精度和召回率。 ? 您可以使用以下代码显示测试图像及其预测的类以及这些类的概率。 优化目标函数 定义用于优化的目标函数。 定义卷积神经网络架构。

2K10

matlab plot图像_可以画函数图像的app

Matlab使用 plot函数 绘制图像。 1. 语法 语法 说明 plot(X, Y) 创建 Y 中数据对 X 中对应值的二维线图。如果 X 和 Y 都是向量，则它们的长度必须相同。...plot 函数绘制 Y 对 X 的图。如果 X 和 Y 均为矩阵，则它们的大小必须相同。plot 函数绘制 Y 的列对 X 的列的图。...如果 X 或 Y 中的一个是向量而另一个是矩阵，则矩阵的各维中必须有一维与向量的长度相等。如果矩阵的行数等于向量长度，则 plot 函数绘制矩阵中的每一列对向量的图。...如果矩阵的列数等于向量长度，则该函数绘制矩阵中的每一行对向量的图。如果矩阵为方阵，则该函数绘制每一列对向量的图。如果 X 或 Y 之一为标量，而另一个为标量或向量，则 plot 函数会绘制离散点。...x 轴的刻度范围是从 1 到 Y 的行数。如果 Y 是复数，则 plot 函数绘制 Y 的虚部对 Y 的实部的图，使得 plot(Y) 等效于 plot(real(Y), imag(Y))。

1.5K20

MATLAB实现图像的傅立叶变换

Fourier）变换的定义 利用MATLAB 实现数字图像的傅立叶变换 空域滤波与频域滤波 目的 1.掌握二维 DFT 变换及其物理意义 2.掌握二维 DFT 变换的MATLAB 程序 3.空域滤波与频域滤波...实际上，现在有实现傅立叶变换的芯片，可以实时实现傅立叶变换。 利用MATLAB 实现数字图像的傅立叶变换 A．...傅立叶变换在图像处理，特别是在图像增强、复原和压缩中，扮演着非常重要的作用。...实际中一般采用一种叫做快速傅立叶变换（FFT）的方法，MATLAB 中的fft2 指令用于得到二维FFT 的结果，ifft2 指令用于得到二维FFT 逆变换的结果。...Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice-Hall, Inc., USA. [2] 阮秋琦. 数字图像处理（MATLAB版）[M].

1.1K10

MATLAB基于直方图的图像去雾

直方图是图像的一种统计表达形式，在一定程度上能够反映数学图像的概貌性描述，包括图像的灰度范围、灰度分布、整幅图像的亮度均值、阴暗对比度等，并可以此为基础进行分析来得出对图像进一步处理的重要依据...根据信息论的相关理论，我们可以知道图像经直方图均衡化后，将会包含更多的信息量，进而能突出某些图像特征。下面就为大家介绍三种常用的图像去雾方法。...因此，全局直方图处理通过对RGB图像的R、G、B三层通道分别进行直方图均衡化，再整合到新的图像的方式来进行。...通过选择固定尺寸的滑动窗口作用于原始图像来进行局部直方图处理，可以在一定程度上保持原始图像的局部特征，提高图像增强的效果。...对于图像去雾有需要的朋友们可以自己动手尝试，欢迎大家分享到朋友圈，让更多有需要的朋友看到！也欢迎更多MATLAB爱好者和使用者前来交流！

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【最新成果】基于密集深度卷积神经网络的SAR图像水域分割

而研究SAR图像中的水域信息对洪涝灾害的预警监测、水域管理等具有重要意义。特别是，利用水域分割实现宽幅SAR图像中准确的陆地剔除，可以明显降低舰船目标检测虚警率，从而大幅提升检测性能。...传统SAR图像水域分割算法受相干斑噪声和图像能量变化影响严重，且算法中的参数调整需要过多人工参与，难以实现复杂环境和多种干扰条件下准确的水域分割。...因此，如何利用深度技术实现快速、准确地SAR图像水域分割已成为近年的研究热点和难点。 ? 针对该问题，西安电子科技大学邢孟道教授团队提出了基于密集深度分离卷积的SAR图像水域分割网络架构。...该工作已发表在《雷达学报》2019年第3期“雷达海上目标探测”专题“一种基于密集深度分离卷积的SAR图像水域分割算法”（张金松，邢孟道，孙光才）。 ?...图1 基于编码-解码结构的SAR图像水域分割网络示意图 该文首先建立了基于高分三号的SAR图像水域分割数据集，并提出了基于密集深度分离卷积的分割网络架构（图1），该网络以SAR图像作为输入，通过密集分离卷积和扩张卷积提取图像高维特征

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