随笔分类 - Matlab练习程序
摘要：注：新方法移步这里 之所以要加1是因为这个还没有做完，这个只是按照自己的想法实现的，结果。。。果然是不行啊。 photoshop中的径向模糊算法我也不清楚，不过下面的对话框大致可以让人猜到一些： 看那个小方框就可以了，我感觉是photoshop只在黑色像素对应的地方进行模糊，其他的地方则不处理。我暂
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摘要：在读入摄像头数据的时候，按下ctrl+x键，可以截取图像，就是这样一个功能。功能不多，但很有用。main.mclear all;close all;clc;global m; obj=videoinput('winvideo',1,'YUY2_320x240'); h1=preview(obj); %预览视频，同时获取句柄 h2=figure('KeyPressFcn',@keyPressFigure); %新建显示图像figure,同时获取句柄while ishandle(h1) && ishandl...
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摘要：网上好多文章都好坑爹，配置麻烦死了，一点也不简洁，我这里给一个最简洁并且很好用的版本。clear all;close all;clc;obj=videoinput('winvideo',1,'YUY2_320x240'); %一般的家用摄像头第三个参数这样就可以，不能运行直接去掉第三个参数也可以h1=preview(obj); %预览视频，同时获取句柄 h2=figure(2); %新建显示图像figure,同时获取句柄while ishandle(h1) && ishandle(h2) ...
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摘要：做meanshift物体跟踪的时候中间有一步叫做直方图反向投影，所以我就先实现了这样一个步骤。 直方图反向投影说白了就是模板匹配，给定一个较小的目标模板，然后再逐个遍历原图像和模板图像相同的图像块的，对比图像块和模板的直方图，然后把比较结果存入一个新的图像中，新图像中的全局极值就是模板在原图像中所在
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摘要：听名字好像很牛B的样子，其实就是一个函数imcrop()的使用而已。 程序如下：close all;clear all;clc;img=imread('lena.jpg');imshow(img);imgn=imcrop(); %这里把要裁剪的图像框出来figure;imshow(imgn) %显示裁剪的图像
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摘要：关于这个meanshift，一来可以用来作为目标跟踪，二来可以用来进行图像聚类。我这里只实现了图像聚类，当然，是按自己的理解编写的程序。至于目标跟踪将来一定也是要实现的，因为我最初看这个算法的原因就是想用他来跟踪目标的。 meanshift的基本原理我就不介绍了，比起我的介绍，网上有不少牛人们比我解
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摘要：PSNR，峰值信噪比，通常用来评价一幅图像压缩后和原图像相比质量的好坏，当然，压缩后图像一定会比原图像质量差的，所以就用这样一个评价指标来规定标准了。PSNR越高，压缩后失真越小。这里主要定义了两个值，一个是均方差MSE，另一个是峰值信噪比PSNR，公式如下： 这里的MAX通常是图像的灰度级，一般就
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摘要：其实就生成加密文件这种事情是有违自己的人生哲学的，不过作为一个技巧倒也无所谓了，反正我自己是不会对代码加密什么的（半年前做kinect项目的时候，我就很不情愿的把代码加密了）。 代码就下面一句话： pcode yourfile.m 生成的 yourfile.p就是你的加密文件，别人是看不到代码的，调用和m文件调用一样。
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摘要：这个算法是Lee和Seung在1999年发表在nature杂志上的。具体论文看这里：http://www.seas.upenn.edu/~ddlee/Papers/nmf.pdf。 看不懂英文没关系，可以看这个中文的介绍：http://wenku.baidu.com/view/94c8af0bf78
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摘要：其实在matlab中调用系统函数fspecial和imfilter这两个函数就能很简单的实现动感模糊，不过我可不想就这样简单的实现，所以就自己从头写了。动感模糊最复杂的就是构造卷积矩阵了，卷积矩阵由两个参数决定，模糊半径r和模糊角度theta，通过这两个参数，就能构造不同的模板矩阵，而图像卷积时则和
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摘要：这里所谓的方框模糊呢，其实就是以前自己很熟悉的均值滤波。原理就是将当前像素为中心，以半径r四周的(2*r+1)^2个像素求平均再赋值给当前像素就可以啦。这个实在是没什么可解释的了，都是很简单的东西。下面是代码： clear all; close all; clc; r=5; img=imread('
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摘要：关于表面模糊的文章我是搜遍互联网只找到下面这两篇： 1.http://bbs.redocn.com/viewthread.php?tid=274838&extra=&page=1 2.http://blog.csdn.net/maozefa/article/details/7710321 第一篇原理
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摘要：我真是弱爆了，我原来以为边界处理用我上一篇的方法就能很好的处理了，结果效果并不好。我只是和标准的imfilter函数进行了比较，其实imfilter函数还有一些参数我没用上，比如‘replicate’,'symmetric'等，如果加上这些参数，我的效果就比不上matlab的效果了，所以这次不用上一
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摘要：我们在写滤波程序时一般会用矩阵模板与原图像做卷积，这时候在做图像边界的处理是一般都选择忽略边缘，不过要是模板比较大，那么处理的效果就不好了，图像四周就会是原图像，中间才是滤波后的结果，虽然用Matlab的imfilter就能解决，不过还是自己通过滤波的原理实践一下比较好。 模板和图像一共有如下16种
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摘要：这里所谓的张量和黎曼那里的张量是不一样的，那个张量更多的用在物理上，这个张量就是矩阵的扩展。比如零阶张量就是数，一阶张量就是向量，二阶张量就是矩阵，三阶四阶就是更高维的数的集合。这个领域现在在数学上还都是很新的东西，矩阵的秩我们都知道怎么求，但是三维的张量或更高维的张量的秩现在在数学上也没有结果。至于张量的奇异值分解也只是也只是用很早的如用HOSVD来处理，我感觉这并不完全合适，新的分解算法就连老美也都没研究出来，从二维到多维的确有很多基础的理论都不适用了，像两个张量相乘这样基础的算法，现在虽然有，但我感觉也不是通用的，还要继续改进。 下面就是我看的一篇论文的张量相乘和分解方法，她的理论...
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摘要：介绍一下奇异值分解来压缩图像。今年的上半年中的一篇博客贴了一篇用奇异值分解处理pca问题的程序，当时用的是图像序列，是把图像序列中的不同部分分离开来。这里是用的不是图像序列了，只是单单的一幅图像，所以直接就对图像矩阵进行svd了。 吴军的《数学之美》里其实已经介绍过用svd进行大数据的压缩了，不过我
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摘要：mov=aviread('out.avi'); %读入存在e盘的电影x.avi%movie(mov); %放映电影%将电影转成图片序列fnum=size(mov,2); %读取电影的祯数for i=1:fnum strtemp=strcat('C:\Users\tc\Desktop\test\',int2str(i),'.bmp');%将每祯转成jpg的图片 imwrite(mov(i).cdata,strtemp,'bmp');end
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摘要：for i=1:40 fname=strcat('C:\Users\tc\Desktop\test\1 (',int2str(i),').bmp'); im(:,:,i)=imread(fname); imshow(im(:,:,i)) M(i) = getframe; end movie2avi(M,'out.avi','FPS',8)%输出视频注：一下是2012.12.28增加：上面的程序虽然也能够输出视频，不过效果不好，用到的getframe是截屏用的，而且帧数自己设置的也不可能达到最理想状态，所以就有了以下的一段程序,功能
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摘要：HSoptflow.mfunction [us,vs] = HSoptflow(Xrgb,n)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Author: Gregory Power gregory.power@wpafb.af.mil% This MATLAB code shows a Motion Estimation map created by% using a Horn and Schunck motion estimation technique on two% consecutive frames.
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摘要：clear all;close all;clc;img=imread('lena.jpg');img=im2bw(img,graythresh(img));imshow(img)[height width]=size(img);img_re=zeros(height,width);temp=[];for i=2:height-1 %腐蚀 for j=2:width-1 temp=img(i-1:i+1,j-1:j+1); img_re(i,j)=min(temp(:)); endendfor i=2:height...
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