matlab输入两张照片，将其大小调为一致

假设你要将两张照片 A 和 B 调整为相同的大小。可以按照以下步骤进行操作：

1. 读取两张照片 A 和 B，可以使用 imread 函数。

A = imread('photo_A.jpg');
B = imread('photo_B.jpg');

2. 获取两张照片的大小，可以使用 size 函数。

size_A = size(A);
size_B = size(B);

3. 如果两张照片的大小不同，则需要将它们调整为相同的大小。可以使用 imresize 函数，将其中一张照片调整为与另一张照片相同的大小。

if size_A(1:2) ~= size_B(1:2)
    if size_A(1:2) > size_B(1:2)
        B = imresize(B,size_A(1:2));
    else
        A = imresize(A,size_B(1:2));
    end
end

4. 现在，两张照片的大小已经相同，可以进行后续处理。

注意：在进行图像处理时，需要注意图像的长宽比例，以免出现变形。可以使用 imresize 函数的 'bilinear' 或 'bicubic' 方法，保持图像的长宽比例不变。

相关问题

预测校正matlab

### MATLAB 中的预测校正算法实现

在处理图像配准时，预测校正算法通常用于提高初始估计精度并优化最终结果。对于立体图像对而言，此过程涉及特征匹配、几何变换计算以及重投影误差最小化。

#### 特征检测与描述子提取
为了找到两幅图片之间的对应关系，可以采用 SIFT 或 SURF 这样的局部不变量特征来定位关键点，并通过 FLANN 匹配器寻找最佳匹配项[^1]：

% 加载两张待配准的灰度图像
img1 = imread('image_left.png');
img2 = imread('image_right.png');

% 创建SIFT对象实例
siftFeatureDetector = cv.SIFT();

% 提取特征点及其对应的描述向量
[keypoints1, descriptors1] = detectAndCompute(siftFeatureDetector, img1);
[keypoints2, descriptors2] = detectAndCompute(siftFeatureDetector, img2);

% 使用FLANN基于k近邻算法进行快速匹配
matcher = cv.FlannBasedMatcher();
matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2);

#### 几何模型拟合
一旦获得了足够的可靠匹配点对，则可利用 RANSAC 方法稳健地估算单应矩阵 H (Homography Matrix)，从而表示从一幅图到另一幅图的空间转换关系:

% 将匹配后的坐标位置存储为数组形式
pts_src = double(cell2mat({keypoints1(matches.queryIdx).pt}'));
pts_dst = double(cell2mat({keypoints2(matches.trainIdx).pt}'));

% 应用RANSAC随机抽样一致性算法求解最优单应性矩阵H
model = fitgeotrans(pts_src', pts_dst', 'projective');
H = model.T;

#### 图像变形矫正
最后一步就是应用上述获得的单应矩阵对源图像执行仿射变换操作，使得其能够更好地与目标图像对齐。这里需要注意的是，在实际编程过程中可能还需要考虑边界填充等问题以防止出现黑边现象。

% 获取输入图像尺寸大小
sz = size(img1);

% 定义输出视窗范围以便于显示完整的映射效果
outputView = imref2d([sz(1), sz(2)]);

% 执行逆向透视变换完成最终的图像校正工作
correctedImage = imwarp(img1, affine2d(H'), 'OutputView', outputView);
imshow(correctedImage); % 显示经过校正之后的新图像

matlab图片叠加

### MATLAB 中的图像叠加处理

在MATLAB中进行图像叠加处理可以通过读取多张图像并按特定方式组合这些图像来完成。对于两张或多张输入图像，可以采用不同的权重系数来进行线性组合，最终形成一张新的复合图像。

#### 加载待叠加的图像文件
为了加载用于叠加操作的源图像，`uigetfile` 函数允许用户交互式选择多个文件，并通过 `fullfile` 构建完整的路径字符串以便后续使用 `imread` 函数读入图像数据[^2]。

[file, path] = uigetfile({'*.jpg; *.png; *.bmp', 'Image Files (*.jpg, *.png, *.bmp)'}, ...
                         'Select images to overlay',...
                         'Multiselect', 'on');
if iscell(file)
    files = cellfun(@(x) fullfile(path, x), file, 'UniformOutput', false);
else
    files = {fullfile(path, file)};
end
images = arrayfun(@imread, files, 'UniformOutput', false);

#### 图像预处理与尺寸匹配
考虑到参与运算的所有图像应具有相同的大小，在执行任何算术运算之前需确保它们拥有相等的空间维度。如果存在不同分辨率的情况，则可通过插值调整至统一规格。

% 获取第一个图像作为参考标准
refSize = size(images{1});
for i = 2:length(images)
    if ~isequal(size(images{i}), refSize)
        % 对不一致的图像进行重采样以适应目标尺寸
        images{i} = imresize(images{i}, refSize(1:2));
    end
end

#### 创建加权平均或最大/最小值融合策略
根据具体应用场景的需求可以选择合适的算法实现图像间的混合效果：

- **加权求和**：每张图赋予一定的透明度因子α_i (0≤α_i≤1)，满足∑α_i=1；适用于亮度累加场景。

- **像素级极值选取**：逐点挑选最亮（MAX）或最暗（MIN）颜色分量构成输出画面；适合突出显示特征差异之处。

以下是基于上述两种方案之一的具体编码实例——即采取简单的均值滤波器形式对选定的一组RGB彩色照片实施均衡化混叠展示[^1]。

% 将所有图像转换成double类型便于数值计算
imgsDouble = cellfun(@double, images, 'UniformOutput', false);

% 计算各通道上的平均强度分布
meanImg = cat(4, imgsDouble{:}); % 增加第四维索引区分单个样本
meanImg = mean(meanImg, 4);      % 沿着新增轴向压缩得到综合统计结果

% 显示最终合成后的效果图
figure;
imshow(uint8(meanImg));          % 类型回转保持视觉一致性
title('Overlayed Image by Averaging Multiple Inputs');