如果一副图像像素值为[[0,1,2],[1,2,3],[4,5,6]],那么它横向和纵向的梯度是多少?给出具体的计算过程
时间: 2023-10-04 07:11:57 浏览: 14
这幅图像的横向和纵向梯度分别是:
横向梯度:
[[1-0, 2-1, 3-2],
[2-1, 3-2, 4-3],
[5-4, 6-5, 0-6]]
= [[1, 1, 1],
[1, 1, 1],
[1, 1, -6]]
纵向梯度:
[[1-0, 2-1, 4-2],
[2-1, 3-2, 5-3],
[4-5, 5-6, 6-0]]
= [[1, 1, 2],
[1, 1, 2],
[-1, -1, 6]]
计算过程如下:
对于横向梯度,我们先取第一行像素值[0,1,2],计算第一个像素点的梯度为1-0=1,第二个像素点的梯度为2-1=1,第三个像素点的梯度为3-2=1,然后将这些梯度值构成第一行的梯度值。接着,我们取第二行像素值[1,2,3],按照同样的方式计算得到第二行的梯度值。最后,我们取第三行像素值[4,5,6],同样计算得到第三行的梯度值。将这三行梯度值构成矩阵即为横向梯度矩阵。
对于纵向梯度,我们先取第一列像素值[0,1,4],计算第一个像素点的梯度为1-0=1,第二个像素点的梯度为2-1=1,第三个像素点的梯度为4-2=2,然后将这些梯度值构成第一列的梯度值。接着,我们取第二列像素值[1,2,5],按照同样的方式计算得到第二列的梯度值。最后,我们取第三列像素值[2,3,6],同样计算得到第三列的梯度值。将这三列梯度值构成矩阵即为纵向梯度矩阵。
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您可以按照以下步骤使用MATLAB实现保留以坐标像素为1为中心的17*17大小的原始图像结果,在一副图像中表示出来:
1. 读取原始图像
```matlab
img = imread('your_image.png'); % 替换为您的图像文件路径
```
2. 找到坐标像素为1的位置
```matlab
[row, col] = find(img == 1);
```
3. 以坐标像素为1为中心,截取17*17的图像区域
```matlab
img_new = img(row-8:row+8, col-8:col+8);
```
4. 创建一张与原始图像大小相同的图像,将坐标像素为1的位置处的像素设为原始像素值,其余像素设为0
```matlab
img_out = zeros(size(img));
img_out(row, col) = img(row, col);
```
5. 在原始图像中加入红色边框以标记截取的区域
```matlab
img(row-8:row+8, col-8, 1) = 255;
img(row-8:row+8, col+8, 1) = 255;
img(row-8, col-8:col+8, 1) = 255;
img(row+8, col-8:col+8, 1) = 255;
```
6. 将原始图像和标记区域的图像叠加显示
```matlab
imshow(img+repmat(img_out, [1, 1, 3]));
```
注意:如果原始图像中有多个像素值为1的位置,以上代码只能处理第一个位置,您需要根据自己的需求修改代码。
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1. 读取原始图像
```matlab
img = imread('your_image.png'); % 替换为您的图像文件路径
```
2. 找到坐标像素为1的位置
```matlab
[row, col] = find(img == 1);
num_points = length(row); % 记录坐标像素为1的位置个数
```
3. 创建一张与原始图像大小相同的图像,将坐标像素为1的位置处的像素设为原始像素值,其余像素设为0
```matlab
img_out = zeros(size(img));
for i = 1:num_points
img_out(row(i), col(i)) = img(row(i), col(i));
end
```
4. 在原始图像中加入红色边框以标记截取的区域
```matlab
for i = 1:num_points
img(row(i)-8:row(i)+8, col(i)-8, 1) = 255;
img(row(i)-8:row(i)+8, col(i)+8, 1) = 255;
img(row(i)-8, col(i)-8:col(i)+8, 1) = 255;
img(row(i)+8, col(i)-8:col(i)+8, 1) = 255;
end
```
5. 将原始图像和标记区域的图像叠加显示
```matlab
imshow(img+repmat(img_out, [1, 1, 3]));
```
注意:以上代码可以处理多个坐标像素为1的位置,但是如果位置过多,会在图像中导致较为混乱的标记,建议不要超过5个。