113×113unit图像换成double后变成了113×113×3

如果一个 `unit8` 类型的图像是彩色图像（RGB格式），那么将它转换为 `double` 类型后，得到的图像将会是一个大小为 113×113×3 的矩阵，其中最后一个维度表示图像的通道数（R、G、B）。这是因为在 MATLAB 中，彩色图像的每个像素都由三个 `unit8` 类型的值（即 R、G、B 三个通道）组成。

如果你只需要使用其中一个通道的像素值，可以使用以下代码将彩色图像转换为灰度图像：

I_gray = rgb2gray(I_double);

其中，`I_double` 是大小为 113×113×3 的 `double` 类型的彩色图像，`I_gray` 是将 `I_double` 转换为灰度图像后得到的大小为 113×113 的 `double` 类型的图像。

相关问题

113×113unit图像怎么换成double

在 MATLAB 中，可以使用 `im2double` 函数将 `unit8` 类型的图像转换为 `double` 类型。因此，对于一个大小为 113×113 的 `unit8` 类型的图像，可以使用以下代码将其转换为 `double` 类型的图像：

I_double = im2double(I);

其中，`I` 是 `unit8` 类型的图像，`I_double` 是将 `I` 转换为 `double` 类型后得到的图像。注意，这里使用 `im2double` 函数将 `unit8` 类型的像素值转换到 0 到 1 之间的 double 类型像素值。如果你需要将像素值转换到其他范围，可以使用 `imadjust` 函数进行调整。

clc; clear all; I = imread('F:\数字图像处理作业\实验四\lena.tif');%读入图像 figure,subplot(121),imshow(I),title('原图像'); %二值化阈值0.3 BW = imbinarize(I,0.2);%二值化 [zipped,info]=RLEencode(BW);%进行游程编码 unzipped = RLEdencode(zipped,info);%进行游程解码 subplot(122),imshow(uint8(unzipped)*255),title('经游程编解码后的图像'); cr1 = info.ratio;%压缩比 %游程编码函数 function [zipped,info]=RLEencode(vector) [m,n]=size(vector); vector=uint8(vector(:)); L=length(vector); c=vector(1); % e(1,1)=c; %原始代码，这样会使 e 矩阵变成unit8(0-255),但e(:,2)中有大于255的数据，所以 %必须是double类型 e(1,1)=double(c);%必须是double类型，否则会使 e 矩阵变成uint类型，从而导致错误 e(1,2)=0; t1=1; for j=1:L if (vector(j)==c) e(t1,2) = e(t1,2)+1;%double类型 else c=vector(j); t1=t1+1; e(t1,1)=double(c);%uint类型转换成double类型 e(t1,2)=1; end end zipped=e; info.rows=m; info.cols=n; [m,n]=size(e); info.ratio=(info.rows*info.cols)/m*n; end %游程编码的解码函数 function unzipped=RLEdencode(zip,info) % zip=uint8(zip); %本处错误，不能将zip中的数据(double类型)转变成uint8(0-255) %因为zip中的数据(double类型)有超过255的数据 [m,n]=size(zip); unzipped=[]; for i=1:m section=repmat(zip(i,1),1,zip(i,2)); unzipped=[unzipped section]; end unzipped=reshape(unzipped,info.rows,info.cols); end

这段代码实现了对lena.tif图像进行游程编解码，并显示编解码后的图像。代码中调用了两个函数，分别是RLEencode和RLEdencode，它们分别实现了游程编码和解码的功能。下面对这两个函数进行简单的解释：

RLEencode函数：

输入参数：vector，表示需要进行游程编码的向量。

输出参数：zipped，表示游程编码后的结果；info，包含游程编码前后图像大小和压缩比等信息。

函数实现：

首先将输入的向量转换为unit8类型（即0-255之间的整数），然后遍历向量，统计连续出现的数字及其出现次数，将结果保存在一个二维矩阵e中。最后，将矩阵e作为游程编码后的结果，将图像大小和压缩比等信息保存在结构体info中，返回zipped和info。

RLEdencode函数：

输入参数：zip，表示需要进行游程解码的结果；info，包含游程编码前后图像大小和压缩比等信息。

输出参数：unzipped，表示游程解码后的结果。

函数实现：

首先根据zip中保存的游程编码结果，将每个数字按照其出现的次数进行复制，得到一个向量。然后，将这些向量按照原始图像的大小进行reshape操作，得到游程解码后的图像，返回unzipped。

需要注意的是，代码中存在一些错误，例如在RLEencode函数中，将变量c初始化为vector(1)，但在第一个循环时并没有将c保存到矩阵e中；在RLEencode和RLEdencode函数中，向量和矩阵的类型转换等问题，可能会导致错误的结果。建议在使用时注意排查这些问题。