matlab好玩的图像代码

当然！以下是一些有趣的 MATLAB 图像处理代码示例：

1. 显示图像：

img = imread('image.jpg');
imshow(img);

2. 图像反转：

img = imread('image.jpg');
inverted_img = 255 - img;
imshow(inverted_img);

3. 灰度化：

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
imshow(gray_img);

4. 边缘检测：

img = imread('image.jpg');
edge_img = edge(rgb2gray(img), 'Canny');
imshow(edge_img);

5. 图像模糊：

img = imread('image.jpg');
blurred_img = imgaussfilt(img, 5);
imshow(blurred_img);

这些代码只是简单示例，你可以根据自己的需求进行更复杂的图像处理操作。希望能帮助到你！

相关问题

好玩的matlab开源

### 有趣的 MATLAB 开源项目

#### AHRS算法实现
XioTechnologies公司的开源项目专注于惯性测量单元(IMU)，特别是包含了AHRS(姿态航向参考系统)算法的实现[^1]。此项目不仅提供了基本的姿态解算功能，还附带了一个交互式的3D图形界面用于可视化传感器数据的变化情况。对于希望深入理解IMU工作原理以及如何通过软件解析其输出的研究人员来说，这是一个极佳的学习资源。

% 这里是一个简单的MATLAB代码片段来读取来自IMU的数据并应用AHRS算法计算欧拉角
function [roll, pitch, yaw] = computeEulerAngles(imuData)
    % imuData 是从IMU获取的一组原始加速度计和陀螺仪读数
    
    % 初始化AHRS对象或其他必要的变量...
    
    % 应用AHRS算法更新内部状态估计...
    
    roll = ...;      % 计算横滚角度
    pitch = ...;     % 计算俯仰角度
    yaw = ...;       % 计算偏航角度
end

#### 图像处理与计算机视觉工具箱扩展
另一个值得探索的方向是由OpenCV提供的图像处理能力及其对多种编程环境的支持，其中包括MATLAB接口[^2]。利用这些特性，开发者可以在MATLAB环境中快速构建原型应用程序，比如面部识别、物体检测或是增强现实体验等。

% 使用OpenCV函数加载图片并在MATLAB中显示
img = imread('example.jpg');
imshow(img);
title('Original Image');

% 调用OpenCV方法执行边缘检测
edges = edge(rgb2gray(img), 'Canny');
figure;
imshow(edges);
title('Edge Detection Result using OpenCV Canny Method');

#### 高性能飞行控制系统模拟器
最后提到的是一个专为学术研究定制的小型无人机平台的设计文档和技术细节[^3]。虽然该项目本身不是纯粹的MATLAB作品，但它确实展示了如何借助MATLAB/Simulink来进行复杂的嵌入式系统的建模与仿真。尤其是针对那些想要实践先进控制理论的学生而言，这无疑是一份宝贵的参考资料。