读入任意一副灰度图片(见附件 Std_imgs.zip),请用Matlab程序实现以下功能: 1. 读取图片,图片反色(即用: 255 - 像素灰度值),存储为 jpg 图片 ; 2. 对该图片截取为 256x256 的图像块,进行1/2 ,1/4,1/8,1/16,1/32 缩放的图像空间分辨率 显示 ( 如图所示 ), 并存储为 jpg 图片 ; 3. 实现 该 256x256 的图像 块的灰度分辨率图 (1-8 bits) ,并 存储为 jpg 图片 ;

时间: 2024-04-06 07:28:42 浏览: 157
以下是实现以上功能的Matlab代码: 1. 读取图片,图片反色并存储为jpg图片: ```matlab % 读取图片 img = imread('lena_gray.jpg'); % 图片反色 img = 255 - img; % 存储为jpg图片 imwrite(img, 'lena_gray_inverted.jpg', 'jpg'); ``` 2. 对该图片截取为256x256的图像块,进行1/2, 1/4, 1/8, 1/16, 1/32缩放的图像空间分辨率显示,并存储为jpg图片: ```matlab % 读取图片 img = imread('lena_gray.jpg'); % 截取256x256的图像块 img_block = img(1:256, 1:256); % 缩放并显示图像空间分辨率 scale_factors = [2, 4, 8, 16, 32]; for i = 1:length(scale_factors) scale_factor = scale_factors(i); img_scaled = imresize(img_block, 1/scale_factor, 'nearest'); figure; imshow(img_scaled); title(sprintf('Image scaled by 1/%d', scale_factor)); imwrite(img_scaled, sprintf('lena_gray_scaled_%dx.jpg', scale_factor), 'jpg'); end ``` 3. 实现该256x256的图像块的灰度分辨率图(1-8 bits),并存储为jpg图片: ```matlab % 读取图片 img = imread('lena_gray.jpg'); % 截取256x256的图像块 img_block = img(1:256, 1:256); % 灰度分辨率图 bit_depths = 1:8; for i = 1:length(bit_depths) bit_depth = bit_depths(i); img_quantized = uint8(floor(double(img_block) / (256 / (2^bit_depth))) * (256 / (2^bit_depth))); figure; imshow(img_quantized); colormap(gray(2^bit_depth)); title(sprintf('Image with %d-bit grayscale', bit_depth)); imwrite(img_quantized, sprintf('lena_gray_quantized_%dbit.jpg', bit_depth), 'jpg'); end ``` 注意:以上代码中的图片路径需要根据实际情况进行修改。
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def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测,根据这些写GUI页面,实现输入图片并安装CNN训练结果进行对比识别,最终输出识别结果

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