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循环神经网络

关于matlab的图像显示方法

發(fā)布時間:2023/12/14 循环神经网络 26 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 关于matlab的图像显示方法 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

關(guān)于圖像的數(shù)字表示

圖像從色彩和主要分成灰度圖像和彩色圖像,我的題目是對灰度圖像的處理,灰度圖像可以用三基色表示參數(shù)的二維數(shù)組進行表示,對于標準的長方形點陣取樣每一個元素表示一個圖像像素點的顏色信息,圖片文件一般來說就是按照數(shù)二維組排列構(gòu)成文件,然后在matlab中使用imread進行讀取并處理。

目前已經(jīng)測試過的imread支持的格式有BMP、PNG、TIF、JPG

考慮之后方便C語言實現(xiàn)就只對BMP格式進行深入學習

BMP格式(Bitmap)

BMP是windows操作系統(tǒng)中的標準圖像文件格式,特點是包含的信息比較豐富,是無損失的圖像文件格式,其投頭的格式為:

偏移量域名稱大小內(nèi)容
0000H文件標識2識別位圖的類型
0002HFile Size4表示文件的大小,單位是B
0006HReserved4保留信息,用處目前不明只知道必須為0
000AHBitmao Data Offset4從文件開始到位圖數(shù)據(jù)之間的偏移量
000EHBitmap Header Size4位圖的信息頭的長度,一般是28H
0012HWidth4位圖的寬度,單位是像素
0016HHeight4位圖的高度,單位是像素
001AHPlanes4位圖的位面數(shù),肯定是1
001CHBit per pixel2每個像素的位數(shù),1\4\8\16\24\32,分別表示2的N次方的色位,單色圖像默認為1,即只有黑白
001EHComression4壓縮說明,0:不壓縮;1:使用8位RLE壓縮方式;2:使用4位RLE壓縮方式;3:Bitfields-位域存放方式
0022HBitmap Data SIze4用字節(jié)數(shù)字表示的位圖數(shù)據(jù)的大小,必須是4的倍數(shù)
0026HHResolution4用像素表示水平分辨率
002AHVResolution4用像素表示垂直分辨率
002EHColors4位圖使用的顏色數(shù)
0032HImportant Colors4指定的重要的顏色數(shù),當數(shù)值等于Colors的數(shù)值的時候表示所有顏色一樣重要
____HPaletteN*4調(diào)色板規(guī)范,四個字節(jié)分別用來描述藍色、綠色、紅色和填充符的數(shù)值,在彩色圖像的處理中就是各個通道的作用
____HBitmap Data包含掃描的信息,掃描順序是從右向左,從上到下

亮度圖像

亮度圖像是一個二維數(shù)組矩陣,數(shù)據(jù)類型可以是double、uint8、uint16類型,范圍分別是[0,1]、[0,255]、[0,65535],風別代表著二值圖像、8位RGB圖像、16位RGB圖像,對于二值圖像就應該用double數(shù)據(jù)類型讀取數(shù)組。

關(guān)于MATLAB中文件的讀取和輸出

imread

MATLAB中主要使用imread函數(shù)從圖片中讀取圖像信息使用方法為:

[a,map]=imread['文件名']

對于BMP格式的圖片,低于24b的圖片讀取的是索引圖像,24b的BMP格式讀取的是RGB圖像,32b讀取的是24b的RGB圖像和8b的填充數(shù)據(jù)。
對于灰度圖像可以用

function[y]=readgray(I) 也有 function[y]=rgb2gray(I)可以轉(zhuǎn)化為灰度圖像

(正在嘗試使用)

imwrite

MATLAB提供了imwrite來對舉證組成的圖像文件進行保存,調(diào)用方式為:

imwrite(A,文件名,格式)

格式可以省略,直接加在文件名后,表示灰度圖像時A表示二維舉證,當圖像為真彩RGB圖像時,A是MN3的舉證,與imread相對應的,imwrite也可以保存為讀取相同的格式,這里嘗試了.bmp,.jpg,.png,.tif格式可正常運行。

imshow和image

使用方法:

imshow(I)

I的要求與imwrite使用的要求一樣,直接使用imshow可以顯示出真實尺寸的圖片,像素與物理顯示器的像素對應。
可以使用figure,imshow(X,'berder','tight');屬性控制去掉窗口的邊框。

而image函數(shù)則是附帶坐標的圖像函數(shù)顯示,對于位圖現(xiàn)實的就是像素點數(shù)量

其他

參考教程找到了一段直線檢測的代碼:

clc,close BW=imread('test_1.tif'); BW=rgb2gray(BW); thresh=[0.01,0.17]; sigma=2;%定義高斯參數(shù) f = edge(double(BW),'canny',thresh,sigma); figure(1),imshow(f,[]); title('canny 邊緣檢測'); [H, theta, rho]= hough(f,'RhoResolution', 0.5); %imshow(theta,rho,H,[],'notruesize'),axis on,axis normal %xlabel('\theta'),ylabel('rho'); peak=houghpeaks(H,5); hold on lines=houghlines(f,theta,rho,peak); figure,imshow(f,[]),title('Hough Transform Detect Result'),hold on for k=1:length(lines) xy=[lines(k).point1;lines(k).point2]; plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',4,'Color',[.6 .6 .6]); end

效果如下:

正在理解各個函數(shù)的作用。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的关于matlab的图像显示方法的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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