matlab 对图像进行两次阈值分割 阈值分别为80和200 用

以下代码实现：

% 读入图像
img = imread('lena.jpg');

% 第一次阈值分割
threshold1 = 80;
binaryImg1 = img > threshold1;

% 第二次阈值分割
threshold2 = 200;
binaryImg2 = img > threshold2;

% 显示结果
figure;
subplot(131), imshow(img), title('原图');
subplot(132), imshow(binaryImg1), title(['阈值为', num2str(threshold1), '的二值图像']);
subplot(133), imshow(binaryImg2), title(['阈值为', num2str(threshold2), '的二值图像']);

相关问题

matlab 对图像进行两次阈值分割 阈值分别为80和200

以下是使用MATLAB进行两次阈值分割的示例代码：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 第一次阈值分割
T1 = 80;
img1 = imbinarize(img, T1/255);

% 第二次阈值分割
T2 = 200;
img2 = imbinarize(img, T2/255);

% 显示结果
subplot(1, 3, 1); imshow(img); title('原图像');
subplot(1, 3, 2); imshow(img1); title(['第一次阈值分割 (T=' num2str(T1) ')']);
subplot(1, 3, 3); imshow(img2); title(['第二次阈值分割 (T=' num2str(T2) ')']);

在此示例中，我们首先读取了一张名为“example.jpg”的图像。然后，我们使用`imbinarize`函数对图像进行了两次阈值分割，分别使用阈值80和200。最后，我们使用`subplot`函数将原始图像和两次分割的结果显示在同一幅图中。

请注意，我们将阈值除以255来将其转换为范围在0到1之间的值，因为`imbinarize`函数需要接受这样的值作为阈值。

matlab 对图像进行阈值分割 阈值为80和200

以下是使用MATLAB进行阈值分割的代码示例，其中阈值为80和200：

% 读入图像
I = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);

% 通过阈值分割处理图像
Ibw = (Igray > 80) & (Igray < 200);

% 显示原始图像和分割后的图像
subplot(1,2,1), imshow(Igray), title('Original Image')
subplot(1,2,2), imshow(Ibw), title('Thresholded Image')

请注意，上述代码中的阈值是硬编码的。在实际应用中，您可能需要根据图像的特点和应用场景来调整阈值。