报错 出错 Untitled3 (line 9) bw = imbinarize(bw, 'adaptive', 'Sensitivity', C, 'ForegroundPolarity', 'dark', 'BlockSize', blockSize);
时间: 2024-01-06 16:06:02 浏览: 26
这个错误通常是因为您的 MATLAB 版本较老,不支持 `imbinarize` 函数的自适应阈值模式。如果您的 MATLAB 版本较老,可以尝试使用以下代码替换上面的代码,使用 `adaptiveThreshold` 函数实现自适应二值化:
```matlab
% 设定局部块的大小和常数
blockSize = 31;
C = 2;
% 对图像进行自适应二值化处理
bw = adapthisteq(gray);
bw = adaptiveThreshold(bw, blockSize, C, 'ForegroundPolarity', 'dark');
% 对二值化后的图像进行形态学操作
se = strel('rectangle', [3, 3]);
bw = imclose(bw, se);
bw = imfill(bw, 'holes');
% 显示结果
imshow(bw);
```
在上面的代码中,我们使用 `adaptiveThreshold` 函数对图像进行自适应二值化处理,其中 `blockSize` 参数表示局部块的大小,`C` 参数表示常数,`ForegroundPolarity` 参数表示前景色为黑色。之后,我们使用形态学操作对二值化后的图像进行去噪和连接字符,得到最终的文本分割结果。
相关问题
出错 Untitled3 (line 8) x3 = ifft(X(1:n3));
这个错误可能是因为 `X(1:n3)` 的长度应该为 `n3`,而实际上 `X` 的长度是 `length(x)`,也就是 `5`。如果要将 `X` 的前 `n3` 个元素作为输入进行逆变换,应该使用 `X(1:n3)` 补零到长度为 `n3`,然后再进行逆变换。具体来说,可以使用 `ifft` 函数的第二个参数来指定逆变换的长度,如下所示:
```matlab
x3 = ifft(X(1:n3), n3);
```
这样就可以避免上述错误。
错误使用 + 矩阵维度必须一致。 出错 untitled2 (line 9) M3=0.5*M1+0.5*M2;
这个错误提示表明,在执行 M3=0.5*M1+0.5*M2 这行代码时,矩阵 M1 和 M2 的维度不一致,导致无法进行加法运算。
这种错误通常是由于图像的大小不一致导致的。在进行图像加权融合时,需要确保两幅图像的大小相同,否则就会出现维度不一致的错误。
可以使用 size 函数检查 M1 和 M2 的大小是否相同,如果不同,则需要将它们进行调整或裁剪,使它们的大小相同。例如可以使用 imresize 函数将较小的图像调整到和较大的图像大小相同。