%图像二值化---thresh=graythresh(I)%该函数可自动确定最优二值化阈值 代码解读 I = imread('sailboat.bmp') thresh = graythresh(I) %自动确定二值化阈值 I2 = im2bw(I,thresh)%对图像二值化 subplot(121),imshow(I),xlabel('原始图像') subplot(122),imshow(I2),xlabel('二值化后图像')%%BW = ...
MATLAB代码如下: % 旧版im2bwsrcImage=imread('原图.jpg');% 确定二值化阈值thresh=graythresh(srcImage);% 图像二值化dstImage=im2bw(srcImage,thresh);```cpp% 新版imbinarizesrcImage=imread('原图.jpg');% 图像二值化dstImage=imbinarize(srcImage); 效果图:...
for i = 1:lengthFiles; Img = imread(strcat('C:\Users\Administrator\Desktop\MATLAB代码\血管网络分形测试\血管树图\600x600\',files(i).name));%文件所在路径 gray_data = rgb2gray(Img)%把RGB图像(三维矩阵)转化成灰度图像,得到的gray_data是一个八阶灰度的二维矩阵 %这里的gray_data是uint8类型的数据...
此MATLAB 函数 通过将所有高于全局阈值的值替换为 1 并将所有其他值设置为 0,从二维或三维灰度图像 I 创建二值图像。默认情况下,imbinarize 使用 Otsu 方法,该方法选择特定阈值来最小化阈值化的黑白像素的类内方差 [1]。imbinarize 使用包含 256 个 bin 的图像直方图来
在MATLAB中,图像二值化是一个常见的图像处理操作,它可以将图像转换为仅包含两种像素值的图像(通常是0和1,或者黑色和白色)。以下是基于你的提示,关于如何在MATLAB中实现图像二值化的详细步骤和代码示例: 导入或读取图像数据 首先,你需要导入或读取一张图像。这可以使用imread函数来完成。 matlab img = imread('yo...
Python-opencv代码实现: import cv2 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ret, binaryImg = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("Binary Image", binaryImg) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() Matlab代码实现: img = imread('test.jpg'); grayImg =...
matlab练习程序(最大类间方差二值化图像) 这个过去也实现过,不过现在回头看,当时写的还真是糟糕,所以现在决定用matlab重写了。而且当时的方法现在来看还真是不怎么样呢。 这里用的方法是《特征提取与图像处理》3.3.4里的。 下面是代码: functionmain img=imread('lena.jpg');...
subplot(3,1,2)%划分子窗口2 imshow(J) %显示灰度图像 title('灰度图像');%灰度图像标题 G=im2bw(I); %将原图转换为二值图像 subplot(3,1,3) %划分子窗口3 imshow(G) %显示二值图像 title('二值图像');%为二值图像添加标题 代码效果 效果图...
/***以下部分内容为原创;OTSU代码***/ 首先是自己实现的OTSU,原来不知道MATLAB直接有就自己编了……崩溃啊! %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %OTSU 最大类间方差法图像分类 %该方法将图像分为前景和背景两部分,背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别...