```bash % 读取图像 img = imread('lena.jpg'); % 显示图像 imshow(img); 图像的基本操作:在Matlab中,可以通过对图像进行像素级别的操作来实现图像处理任务。以下是一些基本的图像操作示例代码: % 获取图像大小和通道数 [rows, cols, channels] = size(img); % 获取图像的灰度值 gray_img = rgb2gray(img...
img = imread('image.jpg'); gray_img = rgb2gray(img); 2.选择一个预测窗口,通常是一个滑动窗口或固定大小的窗口。假设我们选择一个大小为3x3的窗口。 window_size = [3 3]; 3.遍历图像的每个像素,并使用预测窗口来预测该像素的未来灰度值。对于每个像素,我们需要获取预测窗口内的像素值,并使用这些值...
gray_img = rgb2gray(img); 显示灰度化处理后的图片: 使用imshow函数显示灰度化处理后的图片。 matlab imshow(gray_img); title('灰度化后的图片'); 完整的代码示例如下: matlab % 读取图片 img = imread('path_to_your_image.jpg'); % 替换'path_to_your_image.jpg'为你的图片路径 % 转换为灰度图...
figure; imshow(pic_gray); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2.matlab灰度反显 AI检测代码解析 pic_reverse_gray = pic_gray; %确定图片大小 for i = 1:477 for j = 1:692 pic_reverse_gray(i,j) =uint8(255-pic_gray(i,j)); end end figure; imshow(pic_reverse_gray); 1. 2. 3. 4. 5. 6....
imshow(img); 这将打开一个窗口显示图像。3. 保存图像要保存图像,您可以使用imwrite函数。例如,要将图像保存为名为“output.jpg”的文件,请执行以下命令: imwrite(img, 'output.jpg'); 4. 简单的图像处理技术 灰度转换:将彩色图像转换为灰度图像。例如: gray_img = rgb2gray(img); imshow(gray_img); 图像增...
img_erzhi_fu=zeros(m,n); img_erzhi_peng=zeros(m,n); fori=2:m-1 forj=2:n-1 img_gray_fu(i,j)=min(min(img_gray(i-1:i+1,j-1:j+1))); img_gray_peng(i,j)=max(max(img_gray(i-1:i+1,j-1:j+1))); end
subplot(223),imshow(Img_Gray),title('灰度图'); subplot(224),imshow(I),title('二值化'); 3.分别设置不同的结构元素(圆形,方形,两种线形),大小根据自己的图像进行设置; 1 2 3 4 5 %% 创建结构元素 Strel_Disk=strel('disk',10);%结构元素为半径10的圆 ...
h = gray_histeq(gray_img); % 显示处理后的图像 imshow(h); end 在这个函数中,我们首先读取图像文件,然后将其转换为灰度图像。接着,我们使用Matlab内置的gray_histeq函数来计算全局平衡直方图。最后,我们使用imshow函数显示处理后的图像。请注意,这只是一个简单的示例,实际的去雾算法可能需要更复杂的处理和参数调...
src_img_name = ‘1.jpg’; img = imread(src_img_name); % get binary image gray_img = rgb2gray(img); T = graythresh(gray_img); bw_img = im2bw(gray_img, T); % find the largest connected region img_reg = regionprops(bw_img, ‘area’, ‘boundingbox’); ...