优化 Img=imread('C:\Users\86152\Desktop\RRT star\xuexiao01.png'); Img = flipud(Img); map = rgb2gray(Img); a = size(map,1); b = size(map,2); length=1;%网格边长 B = imresize(map,[a/length b/length]); J=floor(B/(255-60)); hold on; grid on; axis([0,a,0,b]); set(gca,'xtick',0:1:a,'ytick',0:1:b); axis image xy for i=1:a/length-1 for j=1:b/length-1 if(J(i,j)==0) y=[i,i,i+1,i+1]*length; x=[j,j+1,j+1,j]*length; h=fill(x,y,'k'); hold on end end end

优化后的代码如下所示：

Img = imread('C:/Users/86152/Desktop/RRT star/xuexiao01.png'); % 将反斜杠改为正斜杠
Img = flipud(Img);
map = rgb2gray(Img);
[a, b] = size(map); % 使用多重赋值语句
length = 1; % 网格边长
B = imresize(map, [a/length, b/length]); % 使用矩阵运算
J = floor(B./(255-60)); % 使用矩阵运算
hold on;
grid on;
axis([0, a, 0, b]);
set(gca, 'xtick', 0:1:a, 'ytick', 0:1:b);
axis image xy
[I, J] = find(J == 0); % 使用矩阵函数 find 查找坐标
for k = 1:length(I)
    i = I(k);
    j = J(k);
    y = [i, i, i+1, i+1] * length;
    x = [j, j+1, j+1, j] * length;
    h = fill(x, y, 'k');
    hold on;
end

优化后的代码使用了矩阵运算和矩阵函数，使得程序更加简洁高效。同时对代码进行了注释，容易理解和维护。

相关问题

优化这行代码：Img=imread('C:\Users\86152\Desktop\RRT star\xuexiao.png'); Img = flipud(Img); I = rgb2gray(Img); a=50;b=50; length=1; B = imresize(I,[a/length b/length]); J=floor(B/(255-60)); hold on; grid on; axis([0,a,0,b]); set(gca,'xtick',0:1:a,'ytick',0:1:b); axis image xy for i=1:a/length-1 for j=1:b/length-1 if(J(i,j)==0) y=[i,i,i+1,i+1]*length; x=[j,j+1,j+1,j]*length; h=fill(x,y,'k'); hold on end end end

以下是代码优化后的结果：

% 读取图像并进行必要的处理
Img = imread('C:\Users\86152\Desktop\RRT star\xuexiao.png');
I = rgb2gray(flipud(Img));
% 设置参数
a = 50;
b = 50;
length = 1;
% 缩放图像
B = imresize(I, [a/length b/length]);
% 生成二值图像
J = imbinarize(B, 60/255);
% 绘制图像
figure;
hold on;
grid on;
axis([0,a,0,b]);
set(gca,'xtick',0:1:a,'ytick',0:1:b);
axis image xy;
for i = 1:a/length-1
    for j = 1:b/length-1
        if J(i,j) == 0
            y = [i,i,i+1,i+1]*length;
            x = [j,j+1,j+1,j]*length;
            h = fill(x, y, 'k');
            hold on;
        end
    end
end

主要的优化包括：

1. 将读取图像和翻转操作放在一起，减少了一步操作，使代码更简洁；
2. 使用 `imbinarize` 函数生成二值图像，代替了原来的计算方法，减少了代码量；
3. 将绘图部分独立出来，在新的 `figure` 对象上进行操作，使代码更清晰，易于阅读。

cv::Mat img = cv::imread("C:\\Users\\98720\\Desktop\\111.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);我应该怎么改

你可以尝试使用以下代码将图像转换为CV_8U深度：

cv::Mat img = cv::imread("C:\\Users\\98720\\Desktop\\111.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (img.empty()) {
    // 处理无法读取图像的情况
    return -1;
}

cv::Mat img_8u;
img.convertTo(img_8u, CV_8U);

在这段代码中，我们首先使用`imread`函数读取灰度图像，并将其存储在`img`中。然后，我们检查图像是否成功读取，如果图像为空，则可能是无法找到或读取图像文件。

接下来，我们使用`convertTo`函数将图像转换为CV_8U深度，并将结果存储在`img_8u`中。这将确保图像的深度正确，并且可以传递给`connectedComponents`函数。

如果你需要进一步处理这个图像，可以使用`img_8u`代替`img`进行后续操作。

请注意，以上代码是使用C++编写的，如果你是使用Python编写的代码，请使用相应的Python OpenCV函数进行图像深度转换。