matlab梯形失真形变代码

Matlab中可以使用trapezoidal rule（梯形法则）来计算失真形变。具体实现方式如下：

1. 首先将图像读入Matlab中，并将其转换为灰度图像。
2. 将灰度图像中的像素值（0~255）缩放到0~1之间。
3. 计算每个像素的失真形变值，即将每个像素的灰度值加上其在x和y方向上的梯形失真形变值。
4. 将失真形变后的像素值缩放回0~255之间。
5. 将处理后的图像保存到磁盘上。

以下是参考代码，仅供参考：

% 读入图像
img = imread('example.jpg');
% 转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 缩放到0~1之间
img_gray = double(img_gray) / 255;

% 计算x和y方向上的梯形失真形变值
[height, width] = size(img_gray);
tx = 10; % x方向上的失真形变值
ty = 5; % y方向上的失真形变值
[x, y] = meshgrid(1:width, 1:height);
xt = x + tx * sin(y/height * pi); % x方向上的梯形失真形变
yt = y + ty * sin(x/width * pi); % y方向上的梯形失真形变

% 双线性插值得到失真形变后的像素值
img_distort = interp2(x, y, img_gray, xt, yt, 'linear');
img_distort(isnan(img_distort)) = 0;

% 缩放回0~255之间
img_distort = uint8(img_distort * 255);

% 显示原始图像和处理后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img_gray), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(img_distort), title('Distorted Image');

% 保存处理后的图像
imwrite(img_distort, 'distorted.jpg');