运行以上代码时出错,出错 imresize (line 141) params = parseInputs(varargin{:}); 出错 zxj (line 4) I_recon = imresize(I_norm, size(I));
时间: 2024-02-15 07:02:37 浏览: 30
这个错误可能是由于 `size(I)` 返回的是一个三维矩阵,而 `imresize` 函数需要的是一个二维矩阵。你可以尝试将 `size(I)` 改为 `size(I(:,:,1))`,即只取图像的第一个通道的大小作为参数传递给 `imresize` 函数。修改后的代码如下:
```
I = imread('original_image.jpg');
I_gray = rgb2gray(I);
I_norm = imadjust(I_gray, stretchlim(I_gray));
I_recon = imresize(I_norm, size(I(:,:,1)));
imshow(I_recon);
```
希望这个修改可以解决你的问题。
相关问题
运行时未定义函数或变量 'bilateralFilter'。 出错 zxj (line 19) I_filtered = bilateralFilter(I_filtered, 5, 10, 10);
抱歉,MATLAB原生的函数库中并没有 `bilateralFilter` 函数,这个函数是OpenCV中的函数,因此需要先安装OpenCV并在MATLAB中调用。也可以使用MATLAB自带的 `imguidedfilter` 函数来实现类似的效果,这个函数也是基于双边滤波器的,用法如下:
```
I_filtered = imguidedfilter(I_filtered, 'NeighborhoodSize', [5 5], 'DegreeOfSmoothing', 0.01);
```
其中 `NeighborhoodSize` 参数指定了邻域大小,`DegreeOfSmoothing` 参数指定了平滑程度。可以根据实际情况调整这些参数以达到更好的滤波效果。修改后的代码如下:
```
I = imread('1.jpg');
I_gray = rgb2gray(I);
I_norm = imadjust(I_gray, stretchlim(I_gray));
I = imresize(I_norm, size(I_norm(:,:,1)));
% 将图像进行归一化
I_normalized = mat2gray(I);
% 构造高斯滤波器
hsize = 6; % 高斯滤波器大小
sigma = 2; % 高斯滤波器标准差
G = fspecial('gaussian', hsize, sigma);
% 将高斯滤波器应用到图像中
I_filtered = imfilter(I_normalized, G, 'symmetric');
I_norm = imadjust(I_filtered, stretchlim(I_filtered));
I_filtered = imresize(I_norm, size(I_norm(:,:,1)));
% 添加双边滤波器
I_filtered = imguidedfilter(I_filtered, 'NeighborhoodSize', [5 5], 'DegreeOfSmoothing', 0.01);
% 图像锐化
I_sharpened = imsharpen(I_filtered,'Amount', 35);
I_recon = imresize(I_sharpened, size(I(:,:,1)));
imshow(I_recon);
```
希望这次回答能够解决你的问题,如有其他疑问,请随时提出。
上述代码提示错误如下:错误使用 & 矩阵维度必须一致。 出错 test4 (line 16) bw_roi = roi & im2bw(I);
这个错误是因为&运算符要求两个矩阵的维度必须一致,而在这里,roi和im2bw(I)的大小不一致导致了这个错误。要解决这个问题,可以将原始图像I缩放到与roi相同的大小,然后再将其转换为二值图像。
以下是修改后的代码:
```matlab
% 读入原始图像
I = imread('original_image.png');
% 选取区域并选择基准点
roi = roipoly(I); % 提取区域
[x, y] = ginput(1); % 选择基准点
% 缩放原始图像到与roi相同的大小
I_resized = imresize(I, size(roi));
% 将缩放后的图像转换为二值图像
bw_resized = im2bw(I_resized);
% 提取区域的二值图像
bw_roi = roi & bw_resized;
% 将基准点坐标转换为在二值图像中的位置
[x_roi, y_roi] = transform_point(x, y, roi);
% 计算距离图像
dist_roi = bwdist(~bw_roi);
% 提取基准点周围的像素距离
window_size = 5; % 窗口大小
half_window = floor(window_size / 2);
dist_window = dist_roi(y_roi-half_window:y_roi+half_window, x_roi-half_window:x_roi+half_window);
% 计算平均距离
mean_dist = mean(dist_window(:));
disp(['基准点到周围相异像素的距离平均为:', num2str(mean_dist)]);
```
在这个修改后的代码中,我们先将原始图像I缩放到与roi相同的大小,并将其转换为二值图像bw_resized。然后,我们使用&运算符将roi和bw_resized进行按位与操作,得到区域的二值图像bw_roi。接着,我们按照之前的方式计算距离图像和平均距离。
希望这个修改后的代码对您有所帮助!
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