MATLAB去除输出图像左右两边的空白

可以使用MATLAB中的`set`函数和`subplot`函数来去除输出图像左右两边的空白。

首先使用`subplot`函数创建一个子图，并将其占据整个图像区域：

subplot('Position',[0 0 1 1])

然后使用`set`函数设置当前子图的边框线宽度为0：

set(gca,'linewidth',0)

最后，使用`saveas`函数将处理后的图像保存到文件中。

下面是一个完整的示例代码：

% 生成一张图像
x = -pi:0.1:pi;
y = sin(x);
plot(x,y)

% 去除左右两边的空白
subplot('Position',[0 0 1 1])
set(gca,'linewidth',0)

% 保存图像
saveas(gcf,'output.png')

相关问题

MATLAB去除左右两边的空白

### 回答1：
如果您想在MATLAB中去除字符串左右两边的空白，可以使用 `strtrim` 函数。例如：

str = '   hello world   ';
newStr = strtrim(str);
disp(newStr);

这将输出“hello world”，其中左右两边的空白已被去除。

### 回答2：
在MATLAB中，可以使用strtrim函数来去除字符串左右两边的空白。该函数的用法如下：

newStr = strtrim(str)

其中，str为要被处理的字符串，newStr为去除空白后的新字符串。

例如，假设有一个字符串str = ' Hello World! '，其中左右两边有空白。使用strtrim函数可以去除这些空白，代码如下：

str = '  Hello World!  ';
newStr = strtrim(str);
disp(newStr);

运行上述代码后，输出为：

Hello World!

可以看到，strtrim函数成功去除了字符串左右两边的空白。这样，我们就可以利用strtrim函数来实现去除左右两边空白的功能。

### 回答3：
在MATLAB中，可以使用strip函数来去除字符串左右两边的空白。

strip函数可以接受一个输入参数，即需要处理的字符串。它会去除字符串两边的所有空白字符（包括空格、制表符和换行符），然后返回处理后的字符串。

下面是使用strip函数去除左右两边空白的示例代码：

str = '   这是一个字符串   ';

% 使用strip函数去除左右两边的空白
newStr = strip(str);

disp(['原始字符串:', str]);
disp(['去除空白后的字符串:', newStr]);

运行以上代码，输出结果如下：

原始字符串:   这是一个字符串   
去除空白后的字符串:这是一个字符串

从结果可以看出，原始字符串的左右两边的空白已经被成功去除。

需要注意的是，strip函数只能处理字符串类型的数据。如果需要去除其他类型的变量中的空白，可以先将其转换为字符串类型再进行处理。

MATLAB用canny求得图像轮廓之后，轮廓为左右对称的，根据列数将轮廓分为左右两边，分布求左右两边曲率变化最大处

如果图像轮廓是左右对称的，那么可以按照图像中心将轮廓分为左右两边，可以使用以下代码：

% 读取图像
img = imread('example.png');
% 边缘检测
img_edge = edge(img, 'canny');
% 提取轮廓
[B, L] = bwboundaries(img_edge, 'noholes');
% 取第一个轮廓
boundary = B{1};
% 计算曲率
k = curvature(boundary(:,2), boundary(:,1));
% 找到曲率变化最大的位置
[~, max_idx] = max(abs(diff(k)));
max_point = boundary(max_idx, :);
% 将轮廓分成左右两边
center_col = round(size(img, 2) / 2);
left_boundary = boundary(boundary(:,2) < max_point(2) & boundary(:,1) <= center_col, :);
right_boundary = boundary(boundary(:,2) < max_point(2) & boundary(:,1) > center_col, :);
% 计算左右两边的曲率
k_left = curvature(left_boundary(:,2), left_boundary(:,1));
k_right = curvature(right_boundary(:,2), right_boundary(:,1));
% 找到左右两边曲率变化最大的位置
[~, max_idx_left] = max(abs(diff(k_left)));
[~, max_idx_right] = max(abs(diff(k_right)));
max_point_left = left_boundary(max_idx_left, :);
max_point_right = right_boundary(max_idx_right, :);

这段代码假设你已经读取了一张图像，然后进行了边缘检测和轮廓提取。然后它计算了轮廓的曲率，并找到了曲率变化最大的位置。接下来，它将轮廓按照图像中心分成左右两边，并计算了左右两边的曲率。最后，它找到了左右两边曲率变化最大的位置。最后的输出是两个二元素向量 max_point_left 和 max_point_right，它们分别包含了左右两边曲率变化最大的位置的 x 和 y 坐标。