如何用MATLAB保存处理后的图片且不改变图片大小

您好！关于您的问题，可以使用MATLAB中的imwrite函数保存处理后的图片，该函数可以指定保存图片的格式和质量参数，并且不会改变图片大小。具体用法如下：

imwrite(img, filename, format, 'Quality', quality)

其中，img为要保存的图片矩阵，filename为要保存的文件名，format为要保存的图片格式（如'png'、'jpeg'等），quality为保存图片的质量参数，一般可以设置为100以获取最高质量。

例如，保存为JPG格式并保留100%质量的代码如下：

imwrite(img, 'result.jpg', 'jpg', 'Quality', 100)

希望能帮到您！

相关问题

图片截图matlab

在MATLAB中，你可以使用以下代码来实现图片截图：

I = imread('1.jpeg'); % 读取图片
[row,col = size(I); % 获取图片尺寸
imshow(I) % 显示图片
impixelinfo % 读取鼠标位置
L1 = [1641,2495]; % 左上顶点
L2 = [2153,2583]; % 右下顶点
L3 = L2 - L1; 
hold on
rectangle('Position',[L1 L3],'LineWidth',1.5,'EdgeColor','r') % 绘制矩形框
hold off
S1 = I(L1(2):L2(2),L1(1):L2(1),1:1:3); % 截取矩形框内的图像
imwrite(uint8(S1),'test01.bmp'); % 保存截图为bmp格式

以上代码将读取名为'1.jpeg'的图片，然后在图片上绘制一个红色边框，框选区域由左上顶点L1和右下顶点L2确定。接下来，将选定区域的图像保存为'test01.bmp'。希望这能帮到你。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【MATLAB】截取图片指定区域并另存为bmp图片](https://blog.csdn.net/hsdujdjrjrj/article/details/128244314)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [改变figure大小存储图片(matlab)](https://blog.csdn.net/weixin_32374445/article/details/112837557)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

matlab最近邻插值放大图片

### 回答1：
最近邻插值是一种图片放大的方法，也可称为最邻近差值法。该方法可以通过利用已知像素的值来预测新插入像素的值。

在matlab中使用最近邻插值放大图片可以按照以下步骤进行：

1. 导入原始图片：使用imread函数读取图片，并将其保存为一个矩阵。

2. 计算放大倍数：确定放大倍数，例如2倍、3倍等。

3. 创建新图片矩阵：根据放大倍数，计算新图片的宽度和高度，并创建一个新的空白矩阵用于存储放大后的图片。

4. 遍历新图片矩阵：使用两重循环遍历新图片中的每个像素。

5. 计算最近邻像素：对于每个新插入的像素，根据其位置和放大倍数，计算出在原图片中的对应位置。

6. 复制像素值：将原图片对应位置的像素值复制到新图片中的对应像素位置。这里就是使用了最近邻插值的原理，即将最邻近的像素值作为新插入像素的值。

7. 保存和显示放大后的图片：使用imwrite函数将放大后的图片保存为文件，并使用imshow函数显示放大后的图片。

最近邻插值是一种简单且易于实现的放大方法，它可以快速地将图片放大到所需的大小。然而，由于它只选择最邻近的像素值，所以在一些情况下可能会产生锯齿状的边缘或失真。在实际应用中，可能需要考虑其他更复杂的放大算法来获得更好的放大效果。

### 回答2：
最近邻插值是一种常用的图像放大技术，在MATLAB中也提供了相应的函数来进行最近邻插值放大图片的操作。

最近邻插值的原理是，在图像中的每个像素点周围找到最近的一个像素点，并将其值作为放大后的像素点的值。这种方法比较简单，计算速度也较快，但可能会导致放大后的图像比较粗糙，失真较大。

在MATLAB中，可以使用imresize函数来进行最近邻插值放大图片的操作。该函数的基本调用格式为：

B = imresize(A, scale, 'nearest')

其中，A表示原始图像，scale表示放大的倍数，'nearest'表示选择最近邻插值方法。

使用这个函数，可以实现对图像的最近邻插值放大操作。放大后的图像保存在变量B中，可以通过imshow函数来显示放大后的图像。

值得注意的是，在进行最近邻插值放大操作时，放大倍数应当选择合适的值，过大的倍数可能会导致放大后的图像失真较大，而过小的倍数则可能改变不明显。因此，在使用最近邻插值放大图片时，需要根据实际需求选择合适的倍数，以获得较好的放大效果。

### 回答3：
最近邻插值是一种用于图像放大的插值算法，它主要的原理是通过复制原始像素点的值来填充新生成的像素点。

在MATLAB中，可以使用imresize函数来实现最近邻插值的图像放大。下面是一个简单的示例代码：

% 读取原始图像
original_image = imread('original_image.jpg');

% 设置放大倍数
scale_factor = 2;

% 计算放大后的图像尺寸
new_height = size(original_image, 1) * scale_factor;
new_width = size(original_image, 2) * scale_factor;

% 最近邻插值放大图像
enlarged_image = imresize(original_image, [new_height, new_width], 'nearest');

% 显示原始图像和放大图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(original_image);
title('原始图像');

subplot(1, 2, 2);
imshow(enlarged_image);
title('放大图像');

在上述代码中，我们首先使用`imread`函数读取原始图像，并指定放大倍数为2。然后，通过计算原始图像尺寸和放大倍数，确定放大后的图像尺寸。接下来，使用`imresize`函数进行最近邻插值放大，并将放大后的图像保存在变量`enlarged_image`中。最后，使用`subplot`和`imshow`函数将原始图像和放大图像显示在一幅图中。

需要注意的是，最近邻插值方法在放大图像时会导致一定程度的像素块状失真，图像边缘可能会显得锯齿状。因此，对于放大倍数较大的情况，其他插值算法如双线性插值可能会得到更好的结果。