G = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2)用的哪个函数?
时间: 2024-05-28 18:12:28 浏览: 11
这个公式中使用了 MATLAB 中的点乘和平方根函数:
- 点乘运算使用符号“.”,表示对应位置元素相乘。因此,Gx.^2 表示 Gx 中每个元素平方。
- 平方根函数使用 sqrt(),表示对括号内的值求平方根。因此,sqrt(Gx.^2 + Gy.^2) 表示将 Gx 和 Gy 中对应位置的元素平方后相加,再对和求平方根,得到最终的 G 值。
需要注意的是,Gx 和 Gy 应该是同样大小的矩阵或向量。
相关问题
解释这段代码 img3path='D:\matlab\bin\红外\video\img3\'; for i = 1:10 img = imread(sprintf('%d.jpg', i)); gray_img = rgb2gray(img); [Gx, Gy] = imgradientxy(gray_img); theta = atan2(Gy, Gx); density = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2); binary_img = density > 0.5 & (theta < -pi/4 | theta > pi/4); i1=num2str(i); filename=[i1,'.jpg']; imwrite(binary_img,[img3path,filename]); end
这段代码是一个 Matlab 程序,主要功能是将一组图像进行处理后保存到指定的文件夹中。具体来说,程序将图像的 RGB 通道转化为灰度图像,然后计算灰度图像的梯度和方向角度。根据梯度和方向角度,生成二值图像并保存到指定的文件夹中。程序的主要变量和函数含义如下:
- img3path:保存二值图像的文件夹路径。
- i:循环变量,遍历文件夹中的图像。
- img:读入指定文件夹中的图像。
- gray_img:将读入的图像转化为灰度图像。
- [Gx, Gy] = imgradientxy(gray_img):计算灰度图像的梯度。Gx 和 Gy 分别表示沿 x 方向和 y 方向的梯度。
- theta = atan2(Gy, Gx):计算灰度图像的方向角度。
- density = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2):计算灰度图像的梯度强度。
- binary_img = density > 0.5 & (theta < -pi/4 | theta > pi/4):根据梯度和方向角度生成二值图像。当梯度强度大于阈值 0.5 且方向角度在 (-π/4,π/4) 的范围内时,对应像素点为白色,否则为黑色。
- i1=num2str(i):将循环变量 i 转化为字符串。
- filename=[i1,'.jpg']:生成保存二值图像的文件名。
- imwrite(binary_img,[img3path,filename]):将二值图像保存到指定的文件夹中。
>> Untitled2 未定义与 'uint8' 类型的输入参数相对应的函数 'sqrt'。 出错 Untitled2 (line 19) SXY= sqrt(GX*GX+GY*GY); %某一点的梯度值
这个错误提示表示你在代码的第19行中使用了一个不支持 uint8 类型输入参数的函数 sqrt。这是因为 uint8 类型的变量只能存储 0~255 之间的整数,而 sqrt 函数需要的是浮点数类型的输入参数。
为了解决这个问题,你需要将 uint8 类型的变量转换为浮点数类型。具体来说,在第8行将读入的图像转换为 double 类型即可。修改后的代码如下:
```
Tenengrad N1 = 5;
A = zeros(1, N1);
X = zeros(1, N1);
tic
for L = 1:N1
l = imread([int2str(L), '4.jpg']);
I = double(l); % 将 uint8 类型的图像转换为 double 类型
[M, N] = size(l);
%利用sobel算子gx,gy与图像做卷积,提取图像水平方向和垂直方向的梯度值
GX = 0; %图像水平方向梯度值
GY = 0; %图像垂直方向梯度值
FI = 0; %变量,暂时存储图像清晰度值
T = 0; %设置的阈值
for x = 2:M-1
for y = 2:N-1
GX = l(x-1,y+1) + 2*l(x,y+1) + l(x+1,y+1) - l(x-1,y-1) - 2*l(x,y-1) - l(x+1,y-1);
GY = I(x+1,y-1) + 2*I(x+1,y) + l(x+1,y+1) - l(x-1,y-1) - 2*l(x-1,y) - l(x-1,y+1);
SXY = sqrt(GX*GX + GY*GY); %某一点的梯度值
%某一像素点梯度值大于设定的阈值,将该像素点考虑,消除噪声影响
if SXY > T
Fl = FI + SXY*SXY; %Tenengrad值定义
end
end
end
A(1, L) = Fl;
end
time = toc;
for W = 1:N1
C = max(A);
D = min(A);
E = C - D;
R = (A(1, W) - D) / E;
X(1, W) = R;
end
x1 = [-20, -10, 0, 10, 20];
y1 = [X(1, 1), X(1, 2), X(1, 3), X(1, 4), X(1, 5)];
[p, S] = polyfit(x1, y1, 2);
Y = polyconf(p, x1, y1);
plot(x1, y1, 'g');
hold on;
```
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