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
选自MIT 机器之心编译 参与：黄小天、Smith 近日，麻省理工学院（MIT）Antonio Torralba 等人发表了一篇题为《mNeuron: A Matlab Plugin to Visualize Neurons from Deep Models》的文章，介绍了一个可视化深度模型神经元的 Matlab 插件 mNeuron，能够可视化单个神经元和单个神经元模式；并共享了该插件实现的代码和 4 个应用演示。 项目链接：http://vision03.csail.mit.edu/cnn_a
使用内置功能对2D和3D体积图像进行分割、配准、恢复和分析；快速有效地原型化新算法；并从一个系统中将工具部署为独立的或基于web的应用程序。
本节更新的Coordinate Rorate Digital Computer的向量模式介绍与伪旋转处理，结尾处会总结旋转模式与向量模式的区别，在接下来的系列中会更新乘法器、除法器、sin函数、cos函数的verilog实现与matlab实现原理，并分享verilog与matlab代码。
上一讲小白为小伙伴们带来了如何使用自编函数和自带函数对图像进行滤波，去除图像的噪声。这次小白为大家带来滤波的新用处——边缘提取。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
在之前就有提到的老师叫做的大坑，可其实完全不知道该怎么写，这个系列不知道能做到哪里，东西做还是会做完，可是系列可能未来会坑掉。嘛，有一期是一期的东西，那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了，全当放飞自我了_(:з)∠)_
前两次文章有读者私信说Matlab初学，基础较差，本次分享一下Matlab的基础内容，熟练者可以跳过本文，后续的文章也会在文后加上一些基础内容分享。
ode23s（stiff differential equation solver）是MATLAB中的一种求解刚性（stiff）微分方程的数值方法。刚性微分方程通常具有多个时间尺度差异较大的变量，并且其中至少有一个变量具有快速变化的特性。
最近，挪威精神疾病研究中心的Dag Alnæs、Tobias Kaufmann等人在JAMA Psychiatry上发文，研究了儿童和青少年的白质纤维束属性与其遗传认知能力和精神病理学的关系。他们以748名8岁到23岁的儿童和青少年作为被试，收集了他们的基因信息，一般认知能力(流体智力)和精神与心理健康问卷，并采集了他们的弥散脑成像数据。最终发现：个体遗传的一般认知能力和精神病理因素与其白质纤维属性的特定模式有关，这表明大脑白质纤维连接障碍在精神疾病易感和症状增加的个体中，是一种跨诊断的大脑表型。 关键词：
MATLAB是一款广泛用于科学计算和工程领域的软件，其具有强大的数值分析和图形处理能力，在各个领域都得到了广泛应用。而MATLAB软件的独特之处在于其语法简单易学，可以很方便地进行算法设计和仿真，因此备受学术圈和工业界的青睐。本文将从MATLAB的基本操作流程、特色功能、高级操作、常用工具箱和应用案例五个方面进行详细的讲解。
Dijkstra是图论中经典的算法，可以计算图中一点到其它任意一点的最短路径。 学过数据结构的应该都接触过，因此具体的演示这里不再赘述。 完整的演示可以参看 图论最短距离(Shortest Path)算法动画演示-Dijkstra(迪杰斯特拉)和Floyd(弗洛伊德) 算法的缺点：不能处理带负权重的图。
加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。
计算智能(ComputationalIntelligence ,CI)是以生物进化的观点认识和模拟智能。按照这一观点，智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的结构被保存下来，智能水平也随之提高。因此计算智能就是基于结构演化的智能。计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。这些方法具有以下共同的要素：自适应的结构、随机产生的或指定的初始状态、适应度的评测函数、修改结构的操作、系统状态存储器、终止计算的条
我一开始还苦思冥想，不知道怎么才能提取出来这个因素，所以很是烦恼不知道该如何是好，但是昨天看了下群里面的说法，我瞬间就理通了。只要转变下思维，把图像看成一个二维数组配上每个元素的大小不同代表着颜色深浅的想法就好了
正文之前 最近新开了一门课，我十分感兴趣，或者是说老早就想接触类似方面的学习，但是一直没有真正着手，所以说，其实上课还是很有必要的，很多时候你想做的事情但是你根本没法开始，所以需要一个推动力，当一点点
本人是一位数学科研工作者，平时的文章采用的是latex编写，里面图形的生成主要来自于Matlab（个人对Matlab非常喜欢，感觉上手比较容易，更亲民）。对于图形的处理比较频繁，而且总会有一些特殊的需求，每次都要上网搜查，或者查以前用过的命令，经常花了很多时间，实现了一点小要求，事后回想有点得不偿失。因此借助这个平台，记录自己在Matlab使用过程中碰到的一些问题，给出我找到或者知道的解决办法，不过方法不是唯一的，也希望广大网友能有更好的思路提供。后续碰到的问题我也会继续更新（如果我有时间的话哈）。
Matlab作出的图普遍没有Origin作出的美观好看，而且导出为eps或emf格式后会有各种奇怪的Bug。目前普遍采用的一种方法是，将Matlab数据导出为mat文件后再导入Origin中手工作图，这种方式需要不少重复性劳动，并不是一种很完美的解决方案。 前几天偶然看到Origin提供了COM接口可供Matlab调用，于是就研究了下可否用Matlab调用Origin来生成所需的emf格式图片，最终经过一番折腾，基本完成了这个目标。
作者：Chunyang Chen、Ting Su、Guozhu Meng、Zhenchang Xing、Yang Liu
我们现在将深入研究M atplotlib 包，以便在 Python 中进行可视化。Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库，旨在兼容更广泛的 SciPy 技术栈。它由 John Hunter 在 2002 年构思，最初是作为 IPython 的补丁，用于通过来自 IPython 命令行的gnuplot实现 MATLAB 风格的交互式绘图。
图像增强是指根据特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。因此，这类处理是为了某种应用目的而去改善图像质量的。处理的结果使图像更适合人的观察或机器的识别系统。应该明确地是增强处理并不能增强原始图像的信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能力，而同时这种处理有可能损失一些其他信息。
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例，假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点，而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位，精确到四位数，任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
2. 用diff 和int 各画出一个函数x(t)（自定），和x(t)的导数与积分图。
实 验 目 的: 通过该实验，掌握通过计算机实验可变长信源编码方法，进一步熟悉香农编码，费诺编码以及霍夫曼编码方法。
我们无法使用modelsim软件对一帧或者几帧图像直接读入到modelsim软件系统里面或者使用modelsim直接输出一帧或者几帧图像，但是modelsim软件可以通过verilog代码读取或写出txt文件。同时matlab又是强大的图像处理工具，这就给我们提供了思路。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案，不能提供相应的界面编程需求，需要和VC++结合起来构造MFC界面，才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有：⑴识别定位；（2）OCR光学字符识别；（3）一维码、二维码识别及二者的结合；（4）测量类（单目相机的标定）；（5）缺陷检测系列；（6）运动控制，手眼抓取（涉及手眼标定抓取等方面） 三维需求方面：（1）摄像机双目及多目标定（2）三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 （1）图像处理涉及以下几大领域： A、图像处理的基本理论知识（图像理论的基础知识） B、图像增强（对比度拉伸、灰度变换等） C、图像的几何变换（仿射变换，旋转矩阵等） D、图像的频域处理（傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计） E、形态学（膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等） F、图像分割（HALCON里的Blob分析） G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准（模板匹配等） J、模式识别（分类器训练，神经网络深度学习等） 比较好的参考书籍有 经典教材：冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》
变分自动编码器（Variational autoEncoder，VAE）是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。2014 年，Kingma et al. [3]提出了这种生成模型，该模型可以从隐变量空间的概率分布中学习潜在属性并构造新的元素。
1. while循环 在给定条件为真时，重复一个语句或一组语句。它在执行循环体之前测试状态。 语法 MATLAB中while循环的语法是 : while <expression> <statements> end 只要表达式(expression)为true，while循环将重复执行程序语句(statements)。 当结果为非空并且包含所有非零元素(逻辑或实数)时，表达式(expression)为true。 否则，表达式(expression)为false。 栗子： a = 10; % while loop execution while( a < 20 ) fprintf(‘value of a: %d\n’, a); a = a + 1; end 执行上面示例代码，得到以下结果 – value of a: 10 value of a: 11 value of a: 12 value of a: 13 value of a: 14 value of a: 15 value of a: 16 value of a: 17 value of a: 18 value of a: 19 2. for循环 多次执行一系列语句，并缩写管理循环变量的代码。 for循环是一种重复控制结构，可以让您有效地编写一个需要执行特定次数的循环。 语法 MATLAB中for循环的语法是 for index = values <program statements> … End 值(values)具有以下格式 – 值格式 描述 initval:endval index变量从initval到endval每次递增1，并重复程序语句 的执行，直到index大于endval。 initval:step:endval 通过每次迭代值步长(step)增加索引(index)的值，或者 当step为负时递减。 valArray 在每个迭代中从数组valArray的后续列创建列向量索 引。 例如，在第一次迭代中，index = valArray(:，1)。 循环最多执行n次，其中n是由numel(valArray，1，:)给出的valArray的列数。valArray可以是任何MATLAB数据类型，包括字符串，单元格数组或结构体。 前两种挺简单的，所以在此值对于第三种语法进行举例子说明： X=rand(5,1); for i=X i end X=rand(1,5); for i=X i end 运行结果是： i = 0.4898 0.4456 0.6463 0.7094 0.7547 i = 0.2760 i = 0.6797 i = 0.6551 i = 0.1626 i = 0.1190 注意:对于向量建立的是列向量索引！！ X=magic(3); X for i=X i end 运行输出
高斯低通滤波器（Gaussian Low Pass Filter）是一类传递函数为高斯函数的线性平滑滤波器。又由于高斯函数是正态分布的密度函数。因此高斯低通滤波器对于去除服从正态分布（Normal distribution）的噪声非常有效。一维高斯函数和二维高斯函数 (高斯低通滤波器的传递函数) 的表达形式分别如下：
上一篇【Matlab】表情合成尝试（4）——Dlib库混合编译中成功让应用了Dlib库的C++函数编译为了matlab的可用的Mex文件，又说到了Dlib库可以用来自动标定人脸的68个特征点(landmarks)。本篇便是要来具体编写接口来将Dlib的标记特征点函数应用到matlab过来。
出版社：CRC Press; 第一版（2021年4月16日） 语言：英语 页数：406页 ISBN-10书号：0367895242 ISBN-13书号：9780367895242
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 来源：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imfinfo.html?searchHighlight=imfinf
深度学习是机器学习的一个分支，是基于数据来学习表示数据的一组算法。下面我们列出最受欢迎的一些深度学习算法。
标准模式下，从摄像头获取到图像数据，将该图像数据缓存到DDR中，再通过显示驱动模块将图像读取出来，在显示屏上进行显示。
图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的过程，旋转中图像仍保持这原始尺寸。图像旋转后图像的水平对称轴、垂直对称轴及中心坐标原点都可能会发生变换，因此需要对图像旋转中的坐标进行相应转换。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。
中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.
作者：石文华 编辑：龚 赛 介 绍 深度学习是机器学习的一个分支，是基于数据来学习表示数据的一组算法。下面我们列出最受欢迎的一些深度学习算法。 卷积神经网络 深度信念网络 自动编码器 递归神
选自arXiv 机器之心编译 参与：吴攀、蒋思源、李亚洲 初学者在学习神经网络的时候往往会有不知道从何处入手的困难，甚至可能不知道选择什么工具入手才合适。近日，来自意大利的四位研究者发布了一篇题为《神经网络初学者：在 MATLAB、Torch 和 TensorFlow 中的快速实现（Neural Networks for Beginners A fast implementation in Matlab, Torch, TensorFlow）》的论文，对 MATLAB、Torch 和 TensorFlow
之前转载了一篇matplotlib的Cheatsheet，最近想想之前用了那么久的MATLAB，就寻思有没有MATLAB版的，结果还真被我找到了！
如果想要机器能够进行思考，我们需要先教会它们去看。 李飞飞——Director of Stanford AI Lab and Stanford Vision Lab 计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。 学习和运算能让机器能够更好的理解图片环境，并且建立具有真正智能的视觉系统。当下环境中存在着大量的图片和视频内容
Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像，是用Python画图的必备技能。对于这个教程，大家最好亲自码一遍代码，这样可以更有收获。
摘要：本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景，以及对整个课题做了一个完整的认识。接下来对拟合模型，多项式数学原理进行了详细的讲解，通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识。介绍多项式曲线拟合的基本理论，对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述，同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立。具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤，在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究，采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合，介绍了MATLAB的
最近有人问我图像处理怎么研究，怎么入门，怎么应用，我竟一时语塞。仔细想想，自己也搞了两年图像方面的研究，做个两个创新项目，发过两篇论文，也算是有点心得，于是总结总结和大家分享，希望能对大家有所帮助。在写这篇教程之前我本想多弄点插图，让文章看起来花哨一点，后来我觉得没必要这样做，大家花时间沉下心来读读文字没什么不好，况且学术和技术本身也不是多么花哨的东西。
ImageJ中图像二值化方法介绍 概述 二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用，同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤，选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。本文介绍超过十种以上的基于
通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出，例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是，由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此，倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题，尤其在数字化、自动化领域。比如，提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率，车牌号码自动 识别与交通监视，手写体自动识别，名片自动归类等。
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