int rows = UndistortImage.rows; 把这个代码改成matlab语言

时间: 2023-05-23 20:05:06 浏览: 96
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R语言绘制SCI科研热图源代码.zip

UndistortImage = imread('image_filename'); [rows,cols,channels] = size(UndistortImage); % 获取图像行数、列数和通道数
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将下面代码写成matlab形式 float cal_psnr(const Mat x, const Mat y) { float RMS = 0; for (int i = 0; i < x.rows; i++) { const float* Mx = x.ptr<float>(i); const float* My = y.ptr<float>(i); for (int j = 0; j < x.cols; j++) { RMS += (My[j] - Mx[j]) * (My[j] - Mx[j]); } } RMS = sqrtf(RMS / (x.rows * x.cols)); return 20 * log10f(255.0 / RMS); }

for i = 1:x.rows Mx = x(i,:); My = y(i,:); for j = 1:x.cols RMS = RMS + (My(j) - Mx(j)) * (My(j) - Mx(j)); end end RMS = sqrt(RMS / (x.rows * x.cols)); psnr = 20 * log10(255.0 / RMS); end

将下面代码写成matlab形式void addGuassianNoise(const int sigma, const Mat origin, Mat& noisy) { Mat noise(origin.size(), CV_32FC1); randn(noise, Scalar::all(0), Scalar::all(sigma)); for (int i = 0; i < noise.rows; i++) { const float* Mx = origin.ptr<float>(i); float* Mn = noise.ptr<float>(i); float* My = noisy.ptr<float>(i); for (int j = 0; j < origin.cols; j++) { My[j] = Mx[j] + Mn[j]; } } }

function addGuassianNoise(sigma, origin) noisy = zeros(size(origin)); noise = normrnd(0, sigma, size(origin)); for i = 1:size(noise,1) Mx = origin(i,:); Mn = noise(i,:); My = noisy(i,:);...
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将下面代码写成matlab形式 int runBm3d( const Mat image_noisy, Mat& image_basic, Mat& image_denoised ) { int Height = image_noisy.rows; int Width = image_noisy.cols; int Channels = image_noisy.channels(); vector<Mat> block_noisy;//store the patch vector<int>row_idx;//patch idx along the row direction vector<int>col_idx; GetAllBlock(image_noisy, Width, Height, Channels, kHard, pHard, block_noisy, row_idx, col_idx); int bn_r = row_idx.size(); int bn_c = col_idx.size(); tran2d(block_noisy, kHard); vector<int> sim_num;//index number for the selected similar patch in the block vector vector<int> sim_idx_row;//index number for the selected similar patch in the original Mat vector<int> sim_idx_col; vector<Mat>data;//store the data during transforming and shrinking Mat kaiser = gen_kaiser(beta, kHard);//2-D kaiser window float weight_hd = 1.0;//weights used for current relevent patch Mat denominator_hd(image_noisy.size(), CV_32FC1, Scalar::all(0)); Mat numerator_hd(image_noisy.size(), CV_32FC1, Scalar::all(0)); for (int i = 0; i < bn_r; i++) { for (int j = 0; j < bn_c; j++) { //for each pack in the block sim_num.clear(); sim_idx_row.clear(); sim_idx_col.clear(); data.clear(); getSimilarPatch(block_noisy, data, sim_num, i, j, bn_r, bn_c, int((nHard - kHard) / pHard) + 1, NHard, tao_hard);//block matching for (int k = 0; k < sim_num.size(); k++)//calculate idx in the left-top corner { sim_idx_row.push_back(row_idx[sim_num[k] / bn_c]); sim_idx_col.push_back(col_idx[sim_num[k] % bn_c]); } tran1d(data, kHard);//3-D transforming DetectZero(data, lambda3d * sigma);//shrink the cofficient weight_hd = calculate_weight_hd(data, sigma); Inver3Dtrans(data,kHard);//3-D inverse transforming aggregation(numerator_hd, denominator_hd, sim_idx_row, sim_idx_col, data, weight_hd, kHard, kaiser);//aggregation using weigths } } image_basic = numerator_hd / denominator_hd;

[data,sim_num] = getSimilarPatch(block_noisy, i, j, bn_r, bn_c, int32((nHard - kHard) / pHard) + 1, NHard, tao_hard); %block matching for k = 1:length(sim_num) %calculate idx in the left-top ...

mwSize nRows = mxGetM(pa); // 行数 mwSize nCols = mxGetN(pa); // 列数 for (int i = 0; i < nCols; i++) { mxArray *cell_element = mxGetCell(pa, i); // 获取第i列的元素 if (cell_element == nullptr) { qDebug() << "Can't read cell element"; qDebug() << "-------------------"; return; } double *data = mxGetPr(cell_element); // 获取元素数据 mwSize nElements = mxGetNumberOfElements(cell_element); // 获取元素个数 for (int j = 0; j < nElements; j++) { qDebug() << "$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$"; qDebug() << data[j]; } }代码含义

这段代码是用于读取MATLAB中的一个二维cell数组的数据。具体解释如下： 1. 使用mxGetM和mxGetN分别获取该cell数组的行数和列数。 2. 使用一个for循环遍历该cell数组的每一列，每次迭代获取第i列的元素。 3. 使用...

xiangji11=zeros(50,50,50); xiangji12=zeros(50,50,50); xiangji21=zeros(50,50,50); xiangji22=zeros(50,50,50); R=50000; f1=24;f2=24; arfa1=45pi/180;arfa2=45pi/180; beita1=0;beita2=0; pixel=0.01;dt=1/4500; %找到两个不同相机拍摄的图像序列之间的重叠部分。 % 比较两个相机拍摄的图像序列在 x 轴上的坐标，确定了起始帧和结束帧。 % 如果第一个相机的第一帧在 x 轴上的坐标小于第二个相机的第一帧在 x 轴上的坐标，则起始帧为第二个相机的第一帧；否则起始帧为第一个相机的第一帧。 % 同样地，如果第一个相机的第一帧在 x 轴上的坐标小于第二个相机的第一帧在 x 轴上的坐标，则结束帧为第一个相机的最后一帧；否则结束帧为第二个相机的最后一帧。 if(xiangji11(1,1)<xiangji21(1,1)) startf=xiangji21(1,1); else startf=xiangji11(1,1); end if(xiangji11(1,1)<xiangji21(1,1)) endf=xiangji21(1,1); else endf=xiangji11(1,1); end for i=startf:1:endf for j=1:1:50 if(xiangji11(j,1)==i) X11=xiangji11(j,2); Y11=xiangji11(j,3); w11=atan(X11pixel/f1); fai11=atan(Y11pixelcos(w11)/f1); X12=xiangji12(j,2); Y12=xiangji12(j,3); w12=atan(X12pixel/f1); fai12=atan(Y12pixelcos(w12)/f1); end end for j=1:1:50 if(xiangji21(j,1)==i) X21=xiangji21(j,2); Y21=xiangji21(j,3); w21=atan(X21pixel/f2); fai21=atan(Y21pixelcos(w21)/f2); X22=xiangji22(j,2); Y22=xiangji22(j,3); w22=atan(X22pixel/f2); fai22=atan(Y22pixelcos(w22)/f2); end end x1(i)=R.cot(w11+arfa1)./(cot(w11+arfa1)+cot(w21+arfa2)); z1(i)=R./(cot(w11+arfa11)+cot(w21+arfa21)); y1(i)=(z1tan(fai11+beita1))/(sin(w11+arfa1)); x2(i)=R.cot(w12+arfa1)./(cot(w12+arfa1)+cot(w22+arfa2)); z2(i)=R./(cot(w12+arfa1)+cot(w22+arfa2)); y2(i)=(ztan(fai12+beita1))/(sin(w12+arfa1)); x12(i)=(x1(i)+x2(i))/2; z12(i)=(z1(i)+z2(i))/2; y12(i)=(y1(i)+y2(i))/2; end改为vs代码

在使用Matlab代码时，需要注意： 1. Matlab中的pi表示圆周率，而在C++中需要使用std::acos(-1.0)表示圆周率。 2. 变量名称不能以数字开头。 3. 在C++中，数组的下标是从0开始的，而在Matlab中是从1开始的。 4. ...

[m,n,c]=size(im1); im1=im2double(im1);这两句matlab代码如何转变为C++代码

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