MATLAB 高斯金字塔
摘要：1 cl; 2 img1=imread('gaosi.jpg'); 3 [m,n]=size(img1); 4 w=fspecial('gaussian',[3 3]); 5 img2=imresize(imfilter(img1,w),[m/2 n/2]); 6 img3=imresize(imf
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:19
一杯清酒邀明月
阅读(508)
推荐(0) 编辑
MATLAB 灰度图直方图均衡化
摘要：1 cl; 2 img=imread('mask.jpg'); 3 imshow(img); 4 [x,y]=size(img); 5 img_man=zeros(x,y); 6 img_com=zeros(x,y); 7 8 %% 直方图均衡化算法 9 Max=max(max(img)); 10
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:18
一杯清酒邀明月
阅读(761)
推荐(0) 编辑
MATLAB 生成高斯图像
摘要：1 cl; 2 m=31; 3 n=31; 4 img=zeros(m+1,n+1); 5 img=double(img); 6 pi=3.1415926; 7 sigma=10; 8 for i=-(m/2):m/2 9 for j=-(n/2):n/2 10 img(i+m/2+1,j+n/2+
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:17
一杯清酒邀明月
阅读(535)
推荐(0) 编辑
MATLAB 读入灰度图像序列
摘要：1 cl; 2 raw=zeros(200,256,30); 3 for i=1:30 4 filename=strcat('F:\算法实验\data\seq3\',int2str(i),'.bmp'); 5 raw(:,:,i)=imread(filename); 6 end 7 8 方法二： 9
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:16
一杯清酒邀明月
阅读(419)
推荐(0) 编辑
MATLAB 灰度、二值图像腐蚀膨胀
摘要：1 cl; 2 img_gray=imread('fupeng.jpg'); 3 img_erzhi=imread('erzhi_fupeng.jpg'); 4 imshow(img_gray) 5 figure,imshow(img_erzhi) 6 [m n]=size(img_gray); 7
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:15
一杯清酒邀明月
阅读(792)
推荐(0) 编辑
MATLAB 中值滤波
摘要：1 cl; 2 img=imread('1.bmp'); 3 img=double(img); 4 imshow(mat2gray(img)); 5 6 [m n]=size(img); 7 imgn=zeros(m-3,n-3); 8 temp=[]; 9 for i=1:m-3 10 for j
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:14
一杯清酒邀明月
阅读(383)
推荐(0) 编辑
MATLAB 最大中值滤波
摘要：1 clear; 2 clc; 3 width=3; 4 xwidth=(width-1)/2; 5 imgn=imread('1.bmp'); 6 imshow(imgn,[]); 7 imgn=double(imgn); 8 [m n]=size(imgn); 9 imgn1=imgn; 10
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:13
一杯清酒邀明月
阅读(499)
推荐(0) 编辑
MATLAB 最大均值滤波
摘要：1 clear; 2 clc; 3 width=3; 4 xwidth=(width-1)/2; 5 imgn=imread('1.bmp'); 6 imshow(imgn,[]); 7 imgn=double(imgn); 8 [m n]=size(imgn); 9 imgn1=imgn; 10
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:12
一杯清酒邀明月
阅读(421)
推荐(0) 编辑
MATLAB 图像加噪，各种滤波
摘要：1 cl; 2 3 img=imread('3.17.tif'); 4 imgn=imnoise(img,'salt & pepper',0.02); 5 [m n]=size(img); 6 7 %h=fspecial('average',[3 3]); % 3*3的均值滤波 8 %imgn1=i
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:11
一杯清酒邀明月
阅读(383)
推荐(0) 编辑
MATLAB 图像傅里叶变换，幅度谱，相位谱
摘要：1 cl; 2 img=imread('15.bmp'); 3 %img=double(img); 4 f=fft2(img); %傅里叶变换 5 f=fftshift(f); %使图像对称 6 r=real(f); %图像频域实部 7 i=imag(f); %图像频域虚部 8 margin=log
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:09
一杯清酒邀明月
阅读(5790)
推荐(1) 编辑
MATLAB 求灰度图像最大灰度，最小灰度，平均灰度
摘要：1 cl; 2 img=imread('15.bmp'); 3 %imshow(img); 4 [m n]=size(img); 5 max=0; 6 min=256; 7 avg=0; 8 for i=1:1:m 9 for j=1:1:n 10 if img(i,j)<min 11 min=im
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:08
一杯清酒邀明月
阅读(1262)
推荐(0) 编辑
MATLAB 透视投影，把lena贴到billboard上
摘要：本练习程序是受到了这个老外博文的启发，感觉挺有意思，就尝试了一下。他用的是opencv，我这里用的是matlab。 过去写过透视投影，当时是用来做倾斜校正的，这次同样用到了透视投影，不过更有意思，是将一张图像贴到另一张图像上。 两个透视投影都需要先计算投影矩阵，倾斜校正那一篇是通过解线性方程组求的变
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:06
一杯清酒邀明月
阅读(302)
推荐(0) 编辑
MATLAB 最小包围矩形
摘要：又是计算几何，我感觉最近对计算几何上瘾了。 当然，工作上也会用一些，不过工作上一般直接调用boost的geometry库。 上次写过最小包围圆，这次是最小包围矩形，要比最小包围圆复杂些。 最小包围矩形可不一定是个直立的矩形，也可能像下图一样是倾斜的。 求法如下： 1.求多边形凸包，这里凸包直接调用系
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:04
一杯清酒邀明月
阅读(795)
推荐(0) 编辑
MATLAB 简单多边形的核
摘要：还是计算几何， 多边形的核可以这样理解：这个核为原多边形内部的一个多边形，站在这个叫核的多边形中，我们能看到原多边形的任何一个位置。 算法步骤如下： 1.根据原多边形最大和最小的x,y初始化核多边形，就是个矩形。 2.计算多边形当前处理的点的凹凸性。 3.用当前点与其后继点构成直线，判断当前点的前驱
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:03
一杯清酒邀明月
阅读(285)
推荐(0) 编辑
MATLAB Moravec算子
摘要：这个算子算是图像历史上第一个特征点提取算法了，1977年提出的，很简单，拿来练手很合适。 算法原理如下： 1.选取一个合理的邻域遍历图像，这里是5*5邻域的。在邻域中依次计算，垂直，水平，对角与反对角四个相邻像素灰度的差的平方和，作为该邻域特征值。 大致就是下面这个样子： 公式： 这里k是窗口的半径
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:02
一杯清酒邀明月
阅读(479)
推荐(0) 编辑
MATLAB Sepia Tone滤镜
摘要：我手机上有一个软件实现了很多图像滤镜，挺有意思，我打算都尝试一下。 这个滤镜主要是实现老照片效果。 代码很短，我就不详细介绍了。 原图： 处理后效果： matlab代码如下： 1 clear all;close all;clc; 2 3 img=imread('lena_rgb.jpg'); 4 [
阅读全文
posted @
2020-09-10 15:01
一杯清酒邀明月
阅读(397)
推荐(0) 编辑
MATLAB 异或分类
摘要：1 clear all; 2 close all; 3 clc; 4 5 %生成两组已标记数据 6 randn('seed',1); 7 mu1=[0 0]; 8 S1=[0.5 0; 9 0 0.5]; 10 P1=mvnrnd(mu1,S1,100); 11 12 mu2=[0 6]; 13 S
阅读全文
posted @
2020-09-10 14:59
一杯清酒邀明月
阅读(369)
推荐(0) 编辑
MATLAB 神经网络分类
摘要：注：这里的练习鉴于当时理解不完全，可能会有些错误，关于神经网络的实践可以参考我的这篇博文 这里的代码只是简单的练习，不涉及代码优化，也不涉及神经网络优化，所以我用了最能体现原理的方式来写的代码。 激活函数用的是h = 1/(1+exp(-y))，其中y=sum([X Y].*w)。 代价函数用的是E
阅读全文
posted @
2020-09-10 14:57
一杯清酒邀明月
阅读(1021)
推荐(0) 编辑
MATLAB 地图上画经纬度
摘要：需要看下生成的数据在地球上的经纬度具体位置。 投影为墨卡托投影。 1 clear all; 2 close all; 3 clc; 4 5 load coast; 6 a=load('out.txt'); %自己的经纬度数据 7 8 axesm mercator 9 plotm(lat,long);
阅读全文
posted @
2020-09-10 14:55
一杯清酒邀明月
阅读(1578)
推荐(0) 编辑
MATLAB 最小二乘多项式拟合
摘要：最近在分析一些数据，就是数据拟合的一些事情，用到了matlab的polyfit函数，效果不错。 因此想了解一下这个多项式具体是如何拟合出来的，所以就搜了相关资料。 这个文档介绍的还不错，我估计任何一本数值分析教材上讲的都非常清楚。 推导就不再写了，我主要参考下面两页PPT，公式和例子讲的比较清楚。
阅读全文
posted @
2020-09-10 14:53
一杯清酒邀明月
阅读(767)
推荐(0) 编辑
管理