活动介绍

解释以下MATLAB代码每行的意义:data = imread('Baboo.BMP'); [row, col] = size(data); row_flag = judge(row); col_flag = judge(col); trans_num = 3; reborn_num = trans_num; save_name = ['Baboo_',num2str(trans_num), '.jpg']; if row_flag * col_flag == 1 while trans_num > 0 [row, col] = size(data); col_trans_data = col_trans(data); row_trans_data = row_trans(col_trans_data); for i = 1 : row for j = 1 : col if i > row / 2 || j > col / 2 row_trans_data(i, j) = 0; end end end data = row_trans_data(1:row/2, 1:col/2); trans_num = trans_num - 1; end while reborn_num > 0 [row, col] = size(data); for i = 1 : row * 2 for j = 1 : col * 2 if i > row || j > col data(i, j) = 0; end end end row_reborn_data = row_reborn(data); col_reborn_data = col_reborn(row_reborn_data); data = col_reborn_data; reborn_num = reborn_num - 1; end data = uint8(data); imwrite(data, save_name); end

时间: 2024-02-14 07:21:44 浏览: 293
1. `data = imread('Baboo.BMP');` 读取名为 Baboo.BMP 的 BMP 格式图片,将其储存在变量 data 中。 2. `[row, col] = size(data);` 获取变量 data 的行数和列数,分别赋值给 row 和 col。 3. `row_flag = judge(row);` 调用 judge 函数,判断 row 是否满足一定条件,将结果赋值给 row_flag。 4. `col_flag = judge(col);` 调用 judge 函数,判断 col 是否满足一定条件,将结果赋值给 col_flag。 5. `trans_num = 3;` 将变量 trans_num 赋值为 3,表示旋转次数。 6. `reborn_num = trans_num;` 将变量 reborn_num 赋值为 trans_num,表示缩放次数。 7. `save_name = ['Baboo_',num2str(trans_num), '.jpg'];` 将图片保存的文件名赋值为 Baboo_3.jpg,其中数字 3 为旋转次数。 8. `if row_flag * col_flag == 1` 判断 row_flag 和 col_flag 是否同时满足一定条件,如果满足,则执行条件语句块。 9. `while trans_num > 0` 当旋转次数大于 0 时,执行 while 循环。 10. `[row, col] = size(data);` 获取变量 data 的行数和列数,分别赋值给 row 和 col。 11. `col_trans_data = col_trans(data);` 调用 col_trans 函数,对变量 data 进行列方向的旋转操作,将结果赋值给 col_trans_data。 12. `row_trans_data = row_trans(col_trans_data);` 调用 row_trans 函数,对变量 col_trans_data 进行行方向的旋转操作,将结果赋值给 row_trans_data。 13. `for i = 1 : row` 使用 for 循环遍历 row_trans_data 的每一行。 14. `for j = 1 : col` 在上述 for 循环中嵌套一个 for 循环,遍历 row_trans_data 的每一列。 15. `if i > row / 2 || j > col / 2` 如果当前元素的行数大于 row 的一半或列数大于 col 的一半,则执行条件语句块。 16. `row_trans_data(i, j) = 0;` 将当前元素赋值为 0。 17. `end` 结束内层循环。 18. `end` 结束外层循环。 19. `data = row_trans_data(1:row/2, 1:col/2);` 将 row_trans_data 的左上角部分赋值给变量 data,用于下一次旋转操作。 20. `trans_num = trans_num - 1;` 将旋转次数减 1。 21. `while reborn_num > 0` 当缩放次数大于 0 时,执行 while 循环。 22. `[row, col] = size(data);` 获取变量 data 的行数和列数,分别赋值给 row 和 col。 23. `for i = 1 : row * 2` 使用 for 循环遍历 data 的每一行的两倍。 24. `for j = 1 : col * 2` 在上述 for 循环中嵌套一个 for 循环,遍历 data 的每一列的两倍。 25. `if i > row || j > col` 如果当前元素的行数大于 row 或列数大于 col,则执行条件语句块。 26. `data(i, j) = 0;` 将当前元素赋值为 0。 27. `end` 结束内层循环。 28. `end` 结束外层循环。 29. `row_reborn_data = row_reborn(data);` 调用 row_reborn 函数,对变量 data 进行行方向的缩放和旋转操作,将结果赋值给 row_reborn_data。 30. `col_reborn_data = col_reborn(row_reborn_data);` 调用 col_reborn 函数,对变量 row_reborn_data 进行列方向的缩放和旋转操作,将结果赋值给 col_reborn_data。 31. `data = col_reborn_data;` 将 col_reborn_data 赋值给变量 data,用于下一次缩放操作。 32. `reborn_num = reborn_num - 1;` 将缩放次数减 1。 33. `data = uint8(data);` 将变量 data 转换为 uint8 类型。 34. `imwrite(data, save_name);` 将变量 data 以 JPG 格式保存为文件名为 save_name 的图片。
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% 导入9张待复原的图片 img1 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1192.JPEG'); img2 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1193.JPEG'); img3 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1194.JPEG'); img4 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1195.JPEG'); img5 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1196.JPEG'); img6 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1197.JPEG'); img7 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1198.JPEG'); img8 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1199.JPEG'); img9 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1200.JPEG'); % 将图片存储在一个单元数组中 smallImages = {img1, img2, img3, img4, img5, img6, img7, img8, img9}; % 初始化结果大图 resultSize = size(img1) * 3; % 假设结果大图为3x3的网格 resultImage = uint8(zeros(resultSize)); % 对每张图片进行边缘检测 edgeImages = cell(1, 9); for i = 1:9 grayImage = rgb2gray(smallImages{i}); edgeImage = edge(grayImage, 'Canny'); % 使用Canny算子进行边缘检测 edgeImages{i} = edgeImage; end % 计算边缘相似度矩阵 similarityMatrix = zeros(9, 9); for i = 1:9 for j = 1:9 similarityMatrix(i, j) = calculateSimilarity(edgeImages{i}, edgeImages{j}); end end % 构建最小生成树 G = graph(similarityMatrix); mst = minspantree(G); %创建一个大小为300x300的大图像 resultSize = [300 300]; resultImage = zeros(resultSize(1), resultSize(2), 3); % 每行显示3张小图像 for row = 1:3 for col = 1:3 % 计算小图像在大图像中的位置 startIndex = (col-1) * resultSize(2)/3 + 1; endIndex = col * resultSize(2)/3; % 将 smallImages{(row-1)*3+col} 图像复制到对应位置 resultImage((row-1)resultSize(1)/3+1:rowresultSize(1)/3, startIndex:endIndex, :) = smallImages{(row-1)*3+col}; end end % 显示结果图像 imshow(resultImage); % 计算边缘相似度的函数(这里仅示意,实际可根据需要进行修改) function similarity = calculateSimilarity(edgeImage1, edgeImage2) similarity = sum(edgeImage1(:) == edgeImage2(:)) / numel(edgeImage1); end为什么生成图片空白,如何解决

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