% 读入原始图像 I = imread('D:\课设图片\1.jpg'); subplot(331),imshow(I),title('原图'); % 对图像进行二值化处理 I1 = im2bw(I, 0.6); subplot(332),imshow(I1),title('二值化'); % 灰度处理 img1 = rgb2gray(I); % RGB图像转灰度图像 subplot(333),imshow(img1),title('灰度图像'); subplot(334),imhist(img1),title('灰度处理后的灰度直方图'); % 对二值化后的图像进行形态学处理 se = strel('disk', 5); I2 = imclose(I1, se); I3 = imopen(I2, se); I4 = imopen(I3, se); subplot(335),imshow(I4),title('形态学处理'); % 边缘提取 img4 = edge(I4, 'roberts', 0.15, 'both'); subplot(336),imshow(img4),title('roberts算子边缘检测'); % 对处理后的图像进行连通域分析 L = bwlabel(I4); STATS = regionprops(L, 'all'); % 筛选面积在1500到4800的连通域 for i = 1:length(STATS) if (STATS(i).Area < 1300 || STATS(i).Area > 3200) L(L == i) = 0; end end % 在原图上显示选取的连通域边缘 BW = edge(L, 'Canny'); RGB = imoverlay(I, BW, [1 0 0]); subplot(337),imshow(RGB),title('结果图');分析

数字图像处理实验(全完整答案).docx

- imshow 函数专门用于显示图像文件，如 imshow(i)，并且可以添加标题，如 title('原图像')。 - colorbar 函数显示图像的颜色条，辅助理解图像的色彩分布，如 colorbar。 - figure 函数创建一个新的...

整理的常用MATLAB图像处理命令.pdf

* imshow：用于图像文件的显示，如：i=imread('e:\lena.png');imshow(i);title('原图像') * colorbar：用于显示图像的颜色条，如：i=imread('e:\lena.png');imshow(i);colorbar * figure：用于设定图像显示窗口，如...

f = imread('D:\桌面\ceshi2.jpg'); % 读入图片 R=f(:,:,1); %获取红色分量 G=f(:,:,2); %获取绿色分量 B=f(:,:,3); %获取蓝色分量 f1=f; %红色通道图片 for i=1:950 for j=1:1393 a=mod(i,2); b=mod(j,2); if eq(a,1)&&eq(b,1) f1(i,j,1)=f(i,j,1); else f1(i,j,1)=0; end f1(:,:,2)=0; f1(:,:,3)=0; end end f2=f; %绿色通道图片 f2(:,:,1)=0; f2(:,:,2)=G; f2(:,:,3)=0; f3=f; %蓝色通道图片 f3(:,:,1)=0; f3(:,:,2)=0; f3(:,:,3)=B; subplot(2,2,1);imshow(f);title('原图像'); subplot(2,2,2);imshow(f1);title('红色'); subplot(2,2,3);imshow(f2);title('绿色'); subplot(2,2,4);imshow(f3);title('蓝色'); imwrite(f1,'hong.jpg') imwrite(f2,'lan.jpg') imwrite(f3,'lv.jpg')

1. 使用imread函数读入名为ceshi2.jpg的图片，并将其存储在变量f中。 2. 通过f(:,:,1)、f(:,:,2)和f(:,:,3)分别获取图像的红色、绿色和蓝色分量，并将它们存储在变量R、G和B中。 3. 创建变量f1，将其赋值为变量f，...

请解释这段程序f = imread('D:\桌面\ceshi2.jpg'); % 读入图片 R=f(:,:,1); %获取红色分量 G=f(:,:,2); %获取绿色分量 B=f(:,:,3); %获取蓝色分量 f1=f; %红色通道图片 for i=1:950 for j=1:1393 a=mod(i,2); b=mod(j,2); if eq(a,1)&&eq(b,1) f1(i,j,1)=f(i,j,1); else f1(i,j,1)=0; end f1(:,:,2)=0; f1(:,:,3)=0; end end f2=f; %绿色通道图片 f2(:,:,1)=0; f2(:,:,2)=G; f2(:,:,3)=0; f3=f; %蓝色通道图片 f3(:,:,1)=0; f3(:,:,2)=0; f3(:,:,3)=B; subplot(2,2,1);imshow(f);title('原图像'); subplot(2,2,2);imshow(f1);title('红色'); subplot(2,2,3);imshow(f2);title('绿色'); subplot(2,2,4);imshow(f3);title('蓝色'); imwrite(f1,'hong.jpg') imwrite(f2,'lan.jpg') imwrite(f3,'lv.jpg')

1. 第一行代码 f = imread('D:\桌面\ceshi2.jpg'); 是用来读取名为 "ceshi2.jpg" 的图片，路径为 "D:\桌面\"。这样就将图片读取到变量 f 中。 2. 下面的三行代码分别是用来获取图片的红、绿、蓝三个通道的颜色...

修改代码，不需要在原始图像上绘制出来，怎样修改%% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像2.png'); %% 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); %% 边缘检测 % 首先对图像进行高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'FilterSize', kernel_size); % 然后使用Canny算法进行边缘检测 threshold_low = 0.1; % 低阈值 threshold_high = 0.4; % 高阈值 I_edges = edge(I_blurred, 'Canny', [threshold_low, threshold_high]); %% 目标提取 % 根据边缘信息提取目标区域 % 这里采用连通域分析方法，将相邻的边缘点划分到同一连通域内 % 然后根据连通域面积大小筛选出目标区域 connectivity = 8; % 连通域个数 CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); % 连通域分析 numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); % 计算每个连通域的像素数 [~, idx] = max(numPixels); % 找到像素数最多的连通域 I_target = false(size(I_edges)); % 初始化目标区域 I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; % 将目标连通域标记为true %% 显示结果 figure; subplot(1,2,1);imshow(I);title('原始图像'); subplot(1,2,2);imshow(I_edges);title('边缘检测结果'); figure; imshow(I); % 显示原始图像 hold on; visboundaries(I_target, 'Color', 'r'); % 在原始图像上绘制目标区域边界 title('目标区域提取结果');

%% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像2.png'); %% 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); %% 边缘检测 % 首先对图像进行高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred = ...

将检测到的目标区域提取出来，修改代码：%% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像2.png'); %% 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); %% 边缘检测 % 首先对图像进行高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'FilterSize', kernel_size); % 然后使用Canny算法进行边缘检测 threshold_low = 0.1; % 低阈值 threshold_high = 0.4; % 高阈值 I_edges = edge(I_blurred, 'Canny', [threshold_low, threshold_high]); %% 目标提取 % 根据边缘信息提取目标区域 % 这里采用连通域分析方法，将相邻的边缘点划分到同一连通域内 % 然后根据连通域面积大小筛选出目标区域 connectivity = 8; % 连通域个数 CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); % 连通域分析 numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); % 计算每个连通域的像素数 [~, idx] = max(numPixels); % 找到像素数最多的连通域 I_target = false(size(I_edges)); % 初始化目标区域 I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; % 将目标连通域标记为true %% 显示结果 imshow(I); % 显示原始图像 hold on; visboundaries(I_target, 'Color', 'r'); % 在原始图像上绘制目标区域边界

%% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像2.png'); %% 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); %% 边缘检测 % 首先对图像进行高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred = ...

修改代码，目标区域与原图显示在一个窗口中%% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像2.png'); %% 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); %% 边缘检测 % 首先对图像进行高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'FilterSize', kernel_size); % 然后使用Canny算法进行边缘检测 threshold_low = 0.1; % 低阈值 threshold_high = 0.8; % 高阈值 I_edges = edge(I_blurred, 'Canny', [threshold_low, threshold_high]); %% 目标提取 % 根据边缘信息提取目标区域 % 这里采用连通域分析方法，将相邻的边缘点划分到同一连通域内 % 然后根据连通域面积大小筛选出目标区域 connectivity = 8; % 连通域个数 CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); % 连通域分析 numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); % 计算每个连通域的像素数 [~, idx] = max(numPixels); % 找到像素数最多的连通域 I_target = false(size(I_edges)); % 初始化目标区域 I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; % 将目标连通域标记为true %% 显示结果 figure; subplot(1,2,1);imshow(I);title('原始图像'); subplot(1,2,2);imshow(I_edges);title('边缘检测结果'); % 不在原始图像上绘制目标区域边界，直接显示目标区域二值图像 figure; imshow(I_target); title('目标区域提取结果');

读入原始图像 I = imread('瑕疵图像2.png'); %% 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); %% 边缘检测 % 首先对图像进行高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred ...

将下列代码丰富一下：% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像.png'); % 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); % 边缘检测 % 高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'FilterSize', kernel_size); % 然后使用Canny算法进行边缘检测 threshold_low = 0.1; % 低阈值 threshold_high = 0.9; % 高阈值 I_edges = edge(I_blurred,'Canny',[threshold_low,threshold_high]); % 目标提取 % 根据边缘信息提取目标区域 % 这里采用连通域分析方法，将相邻的边缘点划分到同一连通域内 % 然后根据连通域面积大小筛选出目标区域 connectivity = 8; % 连通域个数 CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); % 连通域分析 numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); % 计算每个连通域的像素数 [~, idx] = max(numPixels); % 找到像素数最多的连通域 I_target = false(size(I_edges)); % 初始化目标区域 I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; % 将目标连通域标记为true % 显示结果 figure; subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(I_target); title('提取结果');

% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像.png'); % 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); % 高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, '...

以下代码的原理是什么：% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像.png'); % 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); % 边缘检测 % 高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'FilterSize', kernel_size); % 然后使用Canny算法进行边缘检测 threshold_low = 0.1; % 低阈值 threshold_high = 0.9; % 高阈值 I_edges = edge(I_blurred,'Canny',[threshold_low,threshold_high]); % 目标提取 % 根据边缘信息提取目标区域 % 这里采用连通域分析方法，将相邻的边缘点划分到同一连通域内 % 然后根据连通域面积大小筛选出目标区域 connectivity = 8; % 连通域个数 CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); % 连通域分析 numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); % 计算每个连通域的像素数 [~, idx] = max(numPixels); % 找到像素数最多的连通域 I_target = false(size(I_edges)); % 初始化目标区域 I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; % 将目标连通域标记为true % 显示结果 figure; subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(I_target); title('提取结果');

1. 读取原始图像，并将其转换为灰度图像。 2. 对灰度图像进行高斯滤波，以去除噪声。 3. 使用Canny算法进行边缘检测，得到图像的边缘信息。 4. 根据边缘信息提取目标区域。这里采用连通域分析方法，将相邻的边缘...

将下列代码优化使其功能更强大：% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像.png'); % 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); % 边缘检测 % 高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'FilterSize', kernel_size); % 然后使用Canny算法进行边缘检测 threshold_low = 0.1; % 低阈值 threshold_high = 0.9; % 高阈值 I_edges = edge(I_blurred,'Canny',[threshold_low,threshold_high]); % 目标提取 % 根据边缘信息提取目标区域 % 这里采用连通域分析方法，将相邻的边缘点划分到同一连通域内 % 然后根据连通域面积大小筛选出目标区域 connectivity = 8; % 连通域个数 CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); % 连通域分析 numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); % 计算每个连通域的像素数 [~, idx] = max(numPixels); % 找到像素数最多的连通域 I_target = false(size(I_edges)); % 初始化目标区域 I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; % 将目标连通域标记为true % 显示结果 figure; subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(I_target); title('提取结果');

% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像.png'); % 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); % 边缘检测 % 高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred = imgaussfilt(I_gray...

丰富一下下列代码，将函数的底层运算显示出来：% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像.png'); % 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); % 边缘检测 % 高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'FilterSize', kernel_size); % 然后使用Canny算法进行边缘检测 threshold_low = 0.1; % 低阈值 threshold_high = 0.9; % 高阈值 I_edges = edge(I_blurred,'Canny',[threshold_low,threshold_high]); % 目标提取 % 根据边缘信息提取目标区域 % 这里采用连通域分析方法，将相邻的边缘点划分到同一连通域内 % 然后根据连通域面积大小筛选出目标区域 connectivity = 8; % 连通域个数 CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); % 连通域分析 numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); % 计算每个连通域的像素数 [~, idx] = max(numPixels); % 找到像素数最多的连通域 I_target = false(size(I_edges)); % 初始化目标区域 I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; % 将目标连通域标记为true % 显示结果 figure; subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(I_target); title('提取结果');

% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像.png'); % 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); % 边缘检测 % 高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred = imgaussfilt(I_gray...

I = imread('C:\Users\LENOVO\Desktop\医学图像处理\智能医学图像处理与分析课程设计\Fig0419(a)(chestXray_original).tif');%读入图像 % Igray = rgb2gray(I); %转为灰度图像 Ieq = histeq(I); %使用直方图均衡化增强对比度 sharp_filter = [0 -1 0; -1 5 -1; 0 -1 0]; Isharp = imfilter(Ieq, sharp_filter); %锐化处理增强边缘细节 figure;subplot(1,2,1); imshow(I);title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(Isharp); title('处理后的图像'); 优化代码，使图像对比度高，边缘细节清晰

以下是优化后的代码，主要使用了自适应直方图均衡化和Unsharp Masking方法进行... title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(Isharp); title('处理后的图像'); 经过优化后，图像对比度更高，边缘细节更清晰。

根据“对于此运算，数组大小不兼容”这句话，改善这个代码。% 读入图像 img = imread('D:\tupian\zuoye31.jpg'); % 将图像转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 计算灰度图像的直方图 histogram = imhist(gray_img); % 计算图像像素总数 total_pixels = numel(gray_img); % 初始化变量 max_var = 0; threshold = 0; % 遍历灰度级别，计算类间方差 for i = 1:256 % 计算背景像素数量 bg_pixels = sum(histogram(1:i)); % 计算前景像素数量 fg_pixels = total_pixels - bg_pixels; % 计算背景平均灰度值 bg_mean = sum((0:i-1) .* histogram(1:i)) / bg_pixels; % 计算前景平均灰度值 fg_mean = sum((i:255) .* histogram(i+1:end)) / fg_pixels; % 计算类间方差 var_between = bg_pixels * fg_pixels * power(bg_mean - fg_mean,2); % 更新阈值和最大类间方差 if var_between > max_var max_var = var_between; threshold = i - 1; end end % 用OTSU算法得到的阈值对图像进行二值化处理 binary_img = imbinarize(gray_img, threshold/255); % 显示原图和二值化后的图像 subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img), title('原图'); subplot(1, 2, 2), imshow(binary_img), title('二值化后的图像');

<form action="/delete" method="post"> 删除数据： <label>ID： <input type="text" name="id"> ...这样可以将灰度图像的直方图从二维数组转换为一维数组，解决“数组大小不兼容”的问题。

将下列代码在不改变功能的情况下扩写，将调用的函数源代码补充进去，使代码量增多，并将扩写后的代码展示出来：% 读入图片 img = imread('瑕疵图像.png'); % 将彩色图像转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 设定阈值 threshold = 100; % 将灰度图像转换为二值图像 binary_img = gray_img > threshold; % 定义结构元素 se = strel('disk', 2); % 对二值图像进行开运算 binary_img = imopen(binary_img, se); % 显示原图和提取结果 subplot(1,2,1); imshow(img); title('原图'); subplot(1,2,2); imshow(binary_img); title('提取结果'); % rgb2gray() 函数的源代码 function gray_img = rgb2gray(img) % 将彩色图像转换为灰度图像 % 灰度值计算公式：gray_value = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B gray_img = img(:,:,1) * 0.299 + img(:,:,2) * 0.587 + img(:,:,3) * 0.114; end % imopen() 函数的源代码 function img = imopen(binary_img, se) % 对二值图像进行开运算 % 开运算：先腐蚀，再膨胀 eroded_img = imerode(binary_img, se); img = imdilate(eroded_img, se); end

% 读入图片 img = imread('瑕疵图像.png'); % 将彩色图像转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 设定阈值 threshold = 100; % 将灰度图像转换为二值图像 binary_img = gray_img > threshold; % 定义结构...

请解释以下代码clc;clear;close all; %输入图像，显示图像，转换为灰度图像 img=imread('pi.jpg'); subplot(121),imshow(img),title('原图'); img_gray=rgb2gray(img); %用高斯滤波器卷积 psf=fspecial('gaussian',[5,5],1); Ix=filter2([-1,0,1],img_gray); Iy=filter2([-1,0,1]',img_gray); Ix2=filter2(psf,Ix.^2); Iy2=filter2(psf,Iy.^2); Ixy=filter2(psf,Ix.Iy); %循环计算角点响应值 [m,n]=size(img_gray); R=zeros(m,n); max=0; for i=1:m for j=1:n M=[Ix2(i,j),Ixy(i,j); Ixy(i,j),Iy2(i,j)]; R(i,j)=det(M)-0.05(trace(M))^2; if R(i,j)>max max=R(i,j); end end end %确定是否为极大值 thresh=0.05;%阈值可调 tmp=zeros(m,n); neighbours=[-1,-1;-1,0;-1,1;0,-1;0,1;1,-1;1,0;1,1]; for i=2:m-1 for j=2:n-1 if R(i,j)>thresh*max for k=1:8 if R(i,j)<R(i+neighbours(k,1),j+neighbours(k,2)) break; end end if k==8 tmp(i,j)=1; end end end end subplot(122),imshow(img),title('角点检测'); hold on; for i=2:m-1 for j=2:n-1 if tmp(i,j)==1 plot(j,i,'rx') end end end hold off;

2. 显示原始图像，并将其转换为灰度图像。 3. 定义高斯滤波器，分别计算图像在 x 和 y 方向上的梯度值。 4. 计算图像在 x 和 y 方向上的梯度平方、梯度乘积，并用高斯滤波器对其进行卷积，得到 M 矩阵。 5. 循环计算...

%2.1 s=imread('C:\Users\hp\Desktop\yy.PNG');%读入原图像 i=rgb2gray(s) i=double(i) j=fft2(i); %傅里叶变换 k=fftshift(j); % 直流分量移到频谱中心 l=log(abs(k)); %对数变换 m=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心 RR=real(m); %取傅里叶变换的实部 II=imag(m); %取傅里叶变换的虚部 A=sqrt(RR.^2+II.^2); %计算频谱府幅值 A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))255; % 归一化 b=circshift(s,[800 450]); %对图像矩阵im中的数据进行移位操作 b=rgb2gray(b) b=double(b) c=fft2(b); %傅里叶变换 e=fftshift(c); % 直流分量移到频谱中心 l=log(abs(e)); %对数变换 f=fftshift(c); %直流分量移到频谱中心 WW=real(f); %取傅里叶变换的实部B ZZ=imag(f); %取傅里叶变换的虚部 B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2); %计算频谱府幅值 B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))255; % 归一化 subplot(2,2,1);imshow(s);title('原图像') subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));;title('平移图像') subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶频谱'); subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶频谱')

在这段代码中，%2.1s并不是一个独立的变量....1表示精度为1，即只输出字符串中的第一个字符。但是在这段代码中，%2.1s并没有被用于实际的输出，可能是代码作者误用了该控制符，或者是没有删除掉该控制符的残留代码。

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.rowsinfo.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

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...

在matlab中用一下代码进行翻转正确吗g=imread('1.jpg'); imshow(g); g1=g(end:-1:1,:); g2=g(:,end:-1:1); g3=imadd(g1,g2,'uint8'); subplot(4,1,1);imshow(g);title('A'); subplot(4,1,2);imshow(g1);title('B'); subplot(4,1,3);imshow(g2);title('C'); subplot(4,1,4);imshow(g3);title('D');

这段代码的作用是对读入的图片 '1.jpg' 进行水平和垂直方向的翻转，然后将两个翻转后的图像进行叠加，最终显示出原始图像、水平翻转后的图像、垂直翻转后的图像以及两个翻转图像的叠加图像。代码的实现上没有问题...

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