[m,n,c]=size(im1); im1=im2double(im1);这两句matlab代码如何转变为C++代码
时间: 2024-03-26 17:41:02 浏览: 17
在C++中,可以使用OpenCV库来读取和处理图像,并将图像转换为双精度浮点数格式。下面是相应的C++代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat im1 = imread("image.jpg"); // 读取图像文件
int m = im1.rows;
int n = im1.cols;
int c = im1.channels();
im1.convertTo(im1, CV_64F); // 转换为双精度浮点数格式
return 0;
}
```
需要注意的是,该代码需要安装OpenCV库,并在项目中添加相应的头文件和链接库。
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im_mean=double(avi(1).cdata);
以上代码是MATLAB中的语句,用于将avi文件的第一个帧的像素数据转换为双精度类型,并赋值给变量im_mean。其中,avi是一个结构体数组,代表一个avi视频文件。cdata是avi结构体中的一个字段,表示帧的像素数据。在该语句中,avi(1)表示取结构体数组avi的第一个元素,即视频的第一个帧。.cdata表示取该帧的像素数据。double()函数是一个类型转换函数,用于将像素数据转换为双精度类型。赋值过程将转换后的像素数据存储到im_mean变量中。这样就完成了将视频第一帧像素数据转换为双精度并存储的操作。
matlab中 im2double
im2double是MATLAB中的一个函数,用于将图像转换为双精度类型。具体来说,它可以将灰度图像或索引图像转换为双精度类型,并在必要时缩放或偏置其数据。如果输入图像已经是双精度类型,则输出图像类型与其相同。
以下是im2double的使用示例:
1. 将灰度图像转换为双精度类型
```matlab
I = imread('image.jpg'); % 读取灰度图像
I2 = im2double(I); % 将灰度图像转换为双精度类型
```
2. 将索引图像转换为双精度类型
```matlab
X = imread('indexed_image.png'); % 读取索引图像
X2 = im2double(X, 'indexed'); % 将索引图像转换为双精度类型
```