matlab 遍历灰度图像并保存像素值为255的坐标

可以使用以下代码实现：

img = imread('gray_image.jpg'); % 读取灰度图像
[row, col] = find(img == 255); % 找到像素值为255的坐标
coords = [row, col]; % 将坐标保存到一个矩阵中
save('coords.mat', 'coords'); % 将坐标保存到文件中

这段代码将读取名为 "gray_image.jpg" 的灰度图像，找到像素值为255的坐标，并将它们保存到一个名为 "coords.mat" 的文件中。

相关问题

matlab遍历图像圆度检测

要进行图像圆度检测，可以使用MATLAB的图像处理工具箱中的函数。

首先，你需要读入图像，并将其转换为灰度图像。可以使用`imread`和`rgb2gray`函数来实现：

rgbImage = imread('your_image.jpg');
grayImage = rgb2gray(rgbImage);

然后，你可以使用`imfindcircles`函数来查找图像中的圆。该函数使用Hough变换来检测圆形区域，并返回圆心坐标和半径。

[centers, radii] = imfindcircles(grayImage, [minRadius maxRadius]);

其中，`minRadius`和`maxRadius`是你希望查找的圆的最小和最大半径。可以根据图像的实际大小和圆的大小范围进行调整。

最后，你可以使用`viscircles`函数将检测到的圆画出来。

imshow(rgbImage);
hold on;
viscircles(centers, radii,'EdgeColor','b');

这样，你就可以通过MATLAB实现图像圆度检测了。

用matlab实现：在红外图像中通过选取7*7大小的窗口以1的步长遍历整张图片获得图像块，将图像块内灰度值进行从小到大排序，得到一维数组并去掉最大值，其余数值进行相邻间差值，选取最大差值点中最大像素的坐标，若差值小于5则取消此数值在原始图像上将相关坐标像素标为0，差值大于5将其作为候选点保存坐标数据，并将其在原始图像坐标上标为1，输出以坐标像素以1为中心的17*17框图大小的结果图像

以下是用MATLAB实现红外图像处理的代码，实现从原始图像中找到可能的小目标区域：

% 读取红外图像
img = imread('infrared_image.jpg');

% 定义窗口大小和步长
win_size = 7;
step_size = 1;

% 遍历整张图像，获取图像块并处理
[row, col] = size(img);
candidate_points = [];
for i = 1:step_size:row-win_size+1
    for j = 1:step_size:col-win_size+1
        % 获取当前窗口内的图像块
        img_block = img(i:i+win_size-1, j:j+win_size-1);
        % 将图像块内的灰度值进行排序，并去掉最大值
        sorted_block = sort(img_block(:));
        sorted_block = sorted_block(1:end-1);
        % 计算相邻间的差值
        diff_block = diff(sorted_block);
        % 找到差值最大的点
        [max_diff, max_idx] = max(diff_block);
        max_val = sorted_block(max_idx+1);
        % 判断差值是否小于5，如果是则取消此数值
        if max_diff < 5
            img_block = zeros(win_size, win_size);
        else
            % 将差值大于5的点保存为候选点
            candidate_points = [candidate_points; max_val, i+max_idx, j+find(img_block==max_val)-1];
            % 在原始图像上标记候选点
            img(i+max_idx, j+find(img_block==max_val)-1) = 1;
        end
    end
end

% 对候选点进行进一步处理，确定真正的小目标区域
for i = 1:size(candidate_points, 1)
    % 获取以候选点为中心的17*17图像块
    center_x = candidate_points(i, 2);
    center_y = candidate_points(i, 3);
    img_block = img(center_x-8:center_x+8, center_y-8:center_y+8);
    % 统计像素值为1的数量
    num_pixels = sum(img_block(:));
    % 如果像素值为1的数量小于10，则取消此候选点
    if num_pixels < 10
        img(center_x, center_y) = 0;
    end
end

% 显示处理后的图像
imshow(img);

这段代码实现了对红外图像的处理，首先遍历整张图像，以7*7的窗口和步长为1的方式获取图像块，然后对每个图像块进行处理。处理过程包括将图像块内的灰度值进行排序，并去掉最大值，计算相邻间的差值，找到差值最大的点。如果差值小于5，则取消此数值；如果差值大于5，则将其作为候选点保存坐标数据，并在原始图像坐标上标为1。然后，对候选点进行进一步处理，确定真正的小目标区域。最终，将处理后的图像显示出来。