请解读以下代码imgI = double(imread(imgIFile)); imgP = double(imread(imgPFile)); imgI = imgI(:,1:352); imgP = imgP(:,1:352);
时间: 2024-02-26 10:54:17 浏览: 33
这段代码的作用是读取两张图片文件imgIFile和imgPFile,并将它们保存为矩阵imgI和imgP。接着,代码将imgI和imgP矩阵的第二个维度缩小到352个像素。这里使用了Matlab的imread函数将图片读取为uint8类型的矩阵,接着使用double函数将其转化为double类型的矩阵。
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import cv2 as cv import os.path import os from PIL import Image import numpy as np def Gmap(folder_path_1, folder_path): img1 = cv.imread(folder_path_1) for filename in os.listdir(folder_path): if filename.startswith(start_chars): if filename.endswith('.bmp'): img2 = cv.imread(filename) Gd2 = cv.multiply(img1, img1) Gr2 = cv.multiply(img2, img2) result1 = cv.add(img1, img2) * 2 + 1 result2 = cv.add(Gd2, Gr2) + 1 gmap = cv.subtract(result1, result2) cv.imwrite(save_path, gmap) if __name__ == '__main__': folder_path = r"D:\\table\\datasets for graduate\\dis of p\\" folder_path_1 = r"D:\\table\\datasets for graduate\\ref of p\\i01.bmp" save_path = r"D:\\table\\datasets for graduate\\gmap\\" start_chars = 'i01' Gmap(folder_path_1, folder_path)
这段代码是一个 Python 脚本,主要实现了一个 Gmap 函数,用于生成图像的 Gmap 图。具体实现方式是读取一张参考图像(即 folder_path_1 所指定的图像),然后遍历指定目录(folder_path)下的所有以 start_chars 开头且以 .bmp 结尾的图像文件。对于每张遍历到的图像,都会生成一个 Gmap 图像,保存到指定的 save_path 路径下。
Gmap 图像的生成过程是基于两张图像的像素点进行计算得出的。具体计算方式如下:
1. 分别对两张图像的像素点进行平方运算(即 Gd2 和 Gr2);
2. 将两张图像的像素点相加,再乘以 2,最后再加上 1(即 result1 = cv.add(img1, img2) * 2 + 1);
3. 将 Gd2 和 Gr2 相加,再加上 1(即 result2 = cv.add(Gd2, Gr2) + 1);
4. 将 result1 和 result2 相减,即可得到 Gmap 图像(即 gmap = cv.subtract(result1, result2))。
需要注意的是,这段代码中使用了 OpenCV 和 PIL 库,分别用于图像处理和图像读取。同时,代码中的路径需要根据实际情况进行修改,以确保程序能够读取和保存图像文件。
clear all; close all; clc; img=imread('9.pgm'); [m n]=size(img); imgn=zeros(m,n); for i=2:m-1 for j=2:n-2 pow=0; for p=i-1:i+1 for q =j-1:j+1 if img(p,q) > img(i,j) if p~=i || q~=j imgn(i,j)=imgn(i,j)+2^pow; pow=pow+1; end end end end end end figure; imshow(imgn,[]); hist=cell(1,4); %划分四个区域求直方图,10*10的太多了,这里搞简单点 hist{1}=imhist(img(1:floor(m/2),1:floor(n/2))); hist{2}=imhist(img(1:floor(m/2),floor(n/2)+1:n)); hist{3}=imhist(img(floor(m/2)+1:m,1:floor(n/2))); hist{4}=imhist(img(floor(m/2)+1:m,floor(n/2)+1:n)); for i=1:4 figure; plot(hist{i}); end添加一段程序将直方图显示横纵坐标,分别为LBP值和次数
可以在每个直方图画图之前添加以下代码来显示横纵坐标:
```matlab
x = 0:255;
figure;
plot(x, hist{i});
xlabel('LBP值');
ylabel('次数');
```
完整代码如下:
```matlab
clear all; close all; clc;
img=imread('9.pgm');
[m n]=size(img);
imgn=zeros(m,n);
for i=2:m-1
for j=2:n-2
pow=0;
for p=i-1:i+1
for q =j-1:j+1
if img(p,q) > img(i,j)
if p~=i || q~=j
imgn(i,j)=imgn(i,j)+2^pow;
pow=pow+1;
end
end
end
end
end
end
figure; imshow(imgn,[]);
hist=cell(1,4); %划分四个区域求直方图,10*10的太多了,这里搞简单点
hist{1}=imhist(img(1:floor(m/2),1:floor(n/2)));
hist{2}=imhist(img(1:floor(m/2),floor(n/2)+1:n));
hist{3}=imhist(img(floor(m/2)+1:m,1:floor(n/2)));
hist{4}=imhist(img(floor(m/2)+1:m,floor(n/2)+1:n));
for i=1:4
x = 0:255;
figure;
plot(x, hist{i});
xlabel('LBP值');
ylabel('次数');
end
```
注意,这里的横坐标是LBP值,而不是像素值。LBP算法将每个像素的8邻域编码成一个二进制数,因此LBP值的范围是0到255。
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