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图像处理matlab
如何用
matlab
进行
图像
拉伸?
答:
B=imresize(A,scale)\x0d\x0aB=imresize(A,[mrowsncols])\x0d\x0a\x0d\x0aB就是
图像
A的拉伸或压缩结果\x0d\x0a如果第二个输入参数是1个标量值scale,图像将保持纵横比\x0d\x0a那么当0<scale1,B是A的放大结果\x0d\x0a\x0d\x0a如果第二个输入参量是一个想二元向量\x0d\...
matlab
abs是什么意思
答:
abs([1, -2, 3])这将返回结果[1, 2, 3],因为这里的绝对值分别是1、2、3。除此之外,我们还可以在处理复数时使用abs函数计算其模。例如:这将返回结果5,因为3+4i的模就是5。在
Matlab
中,abs函数有许多应用场景。例如,在
图像处理
中,我们可以使用abs函数将一个图像的像素值转换为相应的...
如何用
matlab
进行
图像
拉伸?
答:
B=imresize(A,scale)\x0d\x0aB=imresize(A,[mrowsncols])\x0d\x0a\x0d\x0aB就是
图像
A的拉伸或压缩结果\x0d\x0a如果第二个输入参数是1个标量值scale,图像将保持纵横比\x0d\x0a那么当0<scale1,B是A的放大结果\x0d\x0a\x0d\x0a如果第二个输入参量是一个想二元向量\x0d\...
MATLAB
是做什么用的?
答:
MATLAB
用于数值分析、数值和符号计算、数据可视化、数字
图像处理
、数字信号处理。MATLAB高效的数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来;具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化;友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握;功能丰富的应用工具箱,为...
matlab图像
平滑
处理
,用邻域平均法和中值滤波法实现图像平滑处理。求源...
答:
均衡 I=imread('lena.bmp'); %将图读入到I imshow(I); %显示
图像
figure,imhist(I); %直方图 I2=histeq(I); %均衡化 figure;imshow(I2); %
处理
后图像显示 figure;imhist(I2); %均衡化后直方图 imwrite(I2,'lena2.bmp'); %保存图像 ...
matlab
怎么把
图像
变清晰度
答:
>具体操作方法如下:嗨格式图片无损放大器 1.首先,在电脑端安装嗨格式图片无损放大器的软件,安装完之后,双击软件图标并运行<嗨格式图片无损放大器>,根据自己的需要在软件展现界面,选择自己需要的功能。2、点击【添加图片】按钮,或者将图片拖拽至软件界面正中的+号中,将需要
处理
的图片添加到...
MATLAB处理图像
得到直方图,然后怎么找到直方图里几个区间累加和在一个...
答:
im = imread('1.png');im = rgb2gray(im);hist2=imhist(im);n_pixel = round(sum(hist2)*0.9);如果是要统计从0开始且占比超过90%开始的区间,用以下函数即可 cs = cumsum(hist2);for i = 1:size(hist2,1)if cs(i) >= n_pixel disp(['区间是[0,',num2str(i-1),']']);...
像这样的
图像
用Python或
MATLAB
该怎么
处理
答:
ImagePy 是一款基于 Python 的可扩展
图像处理
框架,可谓是 Python 版的 ImageJ,但设计更为精简,可以轻松接入 scipy, scikit-image, opencv 等任何基于 numpy 的图像处理库。基于Python的超轻量级开源图像处理框架 简介:支持bmp, rgb, png等常用图像格式 可以处理灰度图像和多通道(彩色)图像,支持图像...
Matlab
利用
图像处理
与分析技术方法通过计算机编程自动估算该树木的生...
答:
圆心位置定义为(150,211),即认为圆心与
图像
中心重合 ud = 0; % 定义过圆心竖直直线上的黑色像素数 lr = 0; % 定义过圆心水平直线上的黑色像素数 for i = 1:m - 1 if Iedge(i,211) == 0 ud = ud + 1;end end for j = 1:n - 1 if Iedge(150,j) == 0 lr = lr ...
matlab图像处理
中 x1 = rgb(:,:,1); 这行语句是什么意思?
答:
提取三维数据的第一维数据。如果是
图像
的话就是提取彩色图像的红色分量。R=rgb(:,:,1)%%红色分量 G=rgb(:,:,2)%%绿色分量 B=rgb(:,:,3)%%蓝色分量 如果是三维数据的话:x1=rgb(:,:,1)%%第一维数据 x2=rgb(:,:,2)%%第二维数据 x3=rgb(:,:,3)%%第三维数据 ...
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