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
时间: 2024-03-04 12:47:51 浏览: 16
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
img=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\1.bmp');
你可以使用`imread`函数来读取图像文件。根据你提供的路径,可以尝试以下代码:
```python
import cv2
img = cv2.imread('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\1.bmp')
```
请确保路径中的反斜杠`\`被转义为`\\`,或者可以使用正斜杠`/`作为路径分隔符。
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:
```python
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。