使用matlab将文件夹中图片的灰度值归一化到0-1

可以使用以下代码实现：

% 设置文件夹路径
folder = 'path/to/folder';

% 获取文件夹中所有图片的文件名
filelist = dir(fullfile(folder, '*.jpg'));

% 循环遍历每个图片
for i = 1:length(filelist)
    % 读取图片
    img = imread(fullfile(folder, filelist(i).name));
    
    % 将灰度值归一化到[0, 1]
    img = double(img) / 255;
    
    % 保存处理后的图片
    imwrite(img, fullfile(folder, filelist(i).name));
end

以上代码假设你要处理的图片格式为 JPG，如果是其他格式，需要相应地修改文件名的匹配方式。同时，如果你要处理的图片已经是灰度图像，可以直接将 `imread` 函数改为 `imread(..., 'Grayscale', true)` 来读取灰度图像。

相关问题

matlab将矩阵中数据归一化到0-1之间

在 MATLAB 中，可以使用 `min` 和 `max` 函数找到矩阵中的最小值和最大值，并使用这些值将矩阵中的数据归一化到0-1之间。以下是示例代码：

% 创建一个矩阵
A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];

% 找到矩阵中的最小值和最大值
min_val = min(min(A));
max_val = max(max(A));

% 归一化矩阵中的数据到0-1之间
A_normalized = (A - min_val) / (max_val - min_val);

在上面的示例中，`A_normalized` 将是一个介于0和1之间的矩阵，其中每个元素的值都被归一化了。

matlab归一化到0-1

可以使用以下代码将 MATLAB 中的数据归一化到 0-1 范围内：

data_normalized = (data - min(data(:))) ./ (max(data(:)) - min(data(:)));

其中，`data` 是需要进行归一化的数据。`min(data(:))` 和 `max(data(:))` 分别是数据中的最小值和最大值。通过这个式子，每个数据点都会被归一化到 0-1 范围内。