活动介绍

clc;clear all; img = imread('‪C:\Users\210\Desktop\123\mouse.jpg'); figure; imshow(img),title("原图像"); [ROW,COL] = size(img); img = double(img); new_img = zeros(ROW,COL); %新建画布 %定义robert算子 roberts_x = [1,0;0,-1]; roberts_y = [0,-1;1,0]; for i = 1:ROW - 1 for j = 1:COL - 1 funBox = img(i:i+1,j:j+1); G_x = roberts_x .* funBox; G_x = abs(sum(G_x(:))); G_y = roberts_y .* funBox; G_y = abs(sum(G_y(:))); roberts_xy = G_x * 0.5 + G_y * 0.5; new_img(i,j) = roberts_xy; end end figure(2); imshow(new_img/255),title("robert算子的图像"); % 定义laplace算子 laplace = [0,1,0;1,-4,1;0,1,0]; for i = 1:ROW - 2 for j = 1:COL - 2 funBox = img(i:i+2,j:j+2); G = laplace .* funBox; G = abs(sum(G(:))); new_img(i+1,j+1) = G; end end figure(3) imshow(new_img/255),title("laplace算子的图像"); %定义sobel算子 sobel_x = [-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1]; sobel_y = [-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1]; for i = 1:ROW - 2 for j = 1:COL - 2 funBox = img(i:i+2,j:j+2); G_x = sobel_x .* funBox; G_x = abs(sum(G_x(:))); G_y = sobel_y .* funBox; G_y = abs(sum(G_y(:))); sobelxy = G_x * 0.5 + G_y * 0.5; new_img(i+1,j+1) = sobelxy; end end figure(4); imshow(new_img/255),title("sobel的图像"); %定义Prewitt算子 sobel_x = [-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1]; sobel_y = [-1,-1,-1;0,0,0;1,1,1]; for i = 1:ROW - 2 for j = 1:COL - 2 funBox = img(i:i+2,j:j+2); G_x = sobel_x .* funBox; G_x = abs(sum(G_x(:))); G_y = sobel_y .* funBox; G_y = abs(sum(G_y(:))); sobelxy = G_x * 0.5 + G_y * 0.5; new_img(i+1,j+1) = sobelxy; end end figure(5); imshow(new_img/255),title("Prewitt的图像");

时间: 2024-04-27 22:25:26 浏览: 134
这段代码中有一行 `img = imread('‪C:\Users\210\Desktop\123\mouse.jpg');`,你需要注意到这行代码中的路径字符串包含一个隐藏字符,可能导致 `imread` 函数无法正确读取图像文件。你可以尝试重新输入路径字符串,或者将其复制到一个新的文本编辑器中,然后再复制回代码中,确保字符串不包含任何隐藏字符。另外,你的代码中有多个嵌套的循环,如果图像比较大,处理速度可能会比较慢。你可以尝试使用 MATLAB 自带的图像处理函数,比如 `imfilter`、`edge` 等,来优化算法实现。
相关问题

解释代码clc;clear all;close all; img = imread('tire.tif'); figure,imshow(img); img3 = imrotate(img,90); figure,imshow(img3); imwrite(img3,'a3.jpg');

这段代码的作用是: 1. 清空 MATLAB 中所有变量 2. 关闭所有打开的图形窗口 3. 读取名为 'tire.tif' 的图像文件到变量 img 中 4. 显示 img 图像 5. 将 img 图像旋转 90 度,得到新的图像 img3 6. 显示 img3 图像 7. 将 img3 图像保存为名为 'a3.jpg' 的 JPEG 格式文件 其中,imread() 函数用于读取图像文件,imrotate() 函数用于旋转图像,imshow() 函数用于显示图像,imwrite() 函数用于保存图像。

clc; clear; I=imread('C:\Users\86173\Pictures\Camera Roll\mom.jpg'); I2=imcrop(I,[60 90 100 90]); figure;imshow(I), title('原图像'); figure();imshow(I2) title('剪切图像')

这段代码是用 MATLAB 对一张图片进行剪切操作。首先通过 imread 函数读取了图片文件,然后使用 imcrop 函数对图片进行剪切,剪切的位置和大小由 [60 90 100 90] 指定,分别表示从左上角开始,横坐标为 60,纵坐标为 90,剪切宽度为 100,剪切高度为 90。最后使用 imshow 函数分别显示原图像和剪切后的图像。
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clear all; clc; source_img=imread('C:\Users\LENOVO\Desktop\yes.jpg');%读取图片 [m,n,p]=size(source_img);%计算图片的行数列数层数 %==========从RGB转换到HSV======================= hsv_img=rgb2hsv(source_img); h=hsv_img(:,:,1); s=hsv_img(:,:,2); v=hsv_img(:,:,3); figure; subplot(221);imshow(source_img); subplot(222);imshow(h); subplot(223);imshow(s); subplot(224);imshow(v); %============V分量小波包分解======================================== [cc,ss]=wavedec2(v,1,'haar'); cA=appcoef2(cc,ss,'haar',1); %cc:小波分解的小波系数矩阵;ss:小波分解对应的尺度矩阵;分解的层数为1 cH=detcoef2('h',cc,ss,1); %h:提取水平高频;v:垂直高频;d:对角高频 cV=detcoef2('v',cc,ss,1); cD=detcoef2('d',cc,ss,1); cA1=mapminmax(cA,0,1);%归一化处理 figure; subplot(221);imshow(cA1,[]);title('(a) 近似分量cA'); subplot(222);imshow(cH,[]);title('(b) 细节分量cH'); subplot(223);imshow(cV,[]);title('(c) 细节分量cV'); subplot(224);imshow(cD,[]);title('(d) 细节分量cD'); %=============近似分量cA双边滤波================================== w = 3; % bilateral filter half-width sigma = [3 0.2]; % bilateral filter standard deviations cA2=bfilter2(cA1,w,sigma); %双边滤波 hsize=15; sigma1=15; sigma2=85; sigma3=265; H1=fspecial('gaussian',hsize,sigma1); H2=fspecial('gaussian',hsize,sigma2); H3=fspecial('gaussian',hsize,sigma3); img1=conv2(v,H1,'same'); img2=conv2(v,H2,'same'); img3=conv2(v,H3,'same'); imggaus=1/3*img1+1/3*img2+1/3*img3; alpha5=0.1; k5=alpha5*sum(s(:))/(m*n); vnew5=v*(1+k5)./(max(v,imggaus)+k5); X1=v(:)'; X2=vnew5(:)'; X=[X1 X2]; C=cov(X1,X2); [V,D]=eig(C); diagD=diag(D); if diagD(1)>diagD(2) V1=V(:,1); else V1=V(:,2); end w1=V1(1)/(V1(1)+V1(2)); w2=V1(2)/(V1(1)+V1(2)); recon_set=w1*v+w2*vnew5; %==============HSV转换RGB========================================= hsv(:,:,1)=h; hsv(:,:,2)=s; hsv(:,:,3)=recon_set; rgb_img=hsv2rgb(hsv); figure; subplot(121);imshow(source_img);%显示原图 subplot(122);imshow(rgb_img);%显示增强后的图 根据代码写结果说明及分析

clear;clc;close all; img=imread('flower.tif'); gray=rgbimage2gray(img); %灰度化 %加入噪声 gray_noise=imnoise(gray,'salt & pepper',0.2); % 自适应中值滤波 f1 = adaptive_median_filter(gray_noise,11); if(size(img, 3) == 3) % Check if the image is a truecolor image f1 = gray2rgb(f1,img); end figure('color',[1,1,1]); subplot(221) imshow(img) title("原图") subplot(222) imshow(gray_noise) title("gray with noise") subplot(224) imshow(f1); title("自适应中值滤波") function f = adaptive_median_filter (g, Smax) % 判断邻域是否合理 if (Smax <= 1) || (Smax/2 == round(Smax/2)) || (Smax ~= round(Smax)) error ('SMAX must be an odd integer > 1.') end % f = g; f(:) = 0; % 标记是否已处理过 alreadyProcessed = false (size(g)); % 开始自适应滤波 for k = 3:2:Smax zmin = ordfilt2(g, 1, ones(k, k),'symmetric'); zmax = ordfilt2(g, k * k, ones(k, k), 'symmetric'); zmed = medfilt2(g, [k k], 'symmetric'); % 判断是否进入进程B processUsingLevelB = (zmed > zmin) & (zmax > zmed) & ~alreadyProcessed; % 若g不是脉冲,保留原值 zB = (g > zmin) & (zmax > g); outputZxy = processUsingLevelB & zB; %若是脉冲,用Zmed替换 outputZmed = processUsingLevelB & ~zB; f (outputZxy) = g(outputZxy); f (outputZmed) = zmed(outputZmed); % 已处理记录 alreadyProcessed = alreadyProcessed | processUsingLevelB; % 是否退出 if all (alreadyProcessed (:)) break; end end % 大于窗口尺寸后,Zxy替换成Zmed输出 f (~alreadyProcessed) = zmed (~alreadyProcessed); end function img_gray=rgbimage2gray(img) % 灰度变换,公式:f(x,y)=0.2989R+ 0.5870G + 0.1140B img_gray = img(:,:,1)*0.2989+ img(:,:,2)*0.5870+ img(:,:,3)*0.1140; end function img_rgb=gray2rgb(img_gray,img) % 将灰度图像转化为RGB图像 img_rgb = zeros(size(img)); img_rgb(:,:,1) = img_gray; img_rgb(:,:,2) = img_gray; img_rgb(:,:,3) = img_gray; end带有下标的赋值维度不匹配。 出错 Untitled13>gray2rgb (line 75) img_rgb(:,:,1) = img_gray; 出错 Untitled13 (line 10) f1 = gray2rgb(f1,img);

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