用matlab对图像 lenaGray.jpg,进行 2种几何变换

好的，我可以给你两种常见的几何变换示例，分别是缩放和旋转。

首先，你需要读取图像，并将其转换为灰度图像。可以使用下面的代码：

img = imread('lenaGray.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

接下来，我们将进行 2 种几何变换：

## 缩放

缩放可以使图像变小或变大。在 MATLAB 中，可以使用 `imresize` 函数轻松实现缩放。以下是将图像缩小一半的示例代码：

scale_factor = 0.5; % 缩小因子为 0.5
scaled_img = imresize(gray_img, scale_factor);

如果要将图像放大，只需将 `scale_factor` 设置为大于 1 的值即可。

## 旋转

旋转可以使图像绕着一个点旋转一定角度。在 MATLAB 中，可以使用 `imrotate` 函数轻松实现旋转。以下是将图像逆时针旋转 30 度的示例代码：

angle = 30; % 旋转角度为 30 度
rotated_img = imrotate(gray_img, angle, 'crop');

`'crop'` 表示在旋转后将图像裁剪为原始大小，以避免旋转后的黑色边框。如果要保留旋转后的黑色边框，请将 `'crop'` 更改为 `'loose'`。

希望这些示例能对你有所帮助！

相关问题

用matlab对图像 lenaGray.jpg设计变为三角形，每行倍率不同

下面是用 MATLAB 实现将 Lena 灰度图像变形成三角形并且每行的倍率不同的代码：

% 读取 Lena 图像
lena = imread('lenaGray.jpg');

% 图像大小
[m, n] = size(lena);

% 生成三角形矩阵
tri = zeros(m, n);
for i = 1:m
    tri(i, 1:floor(n*i/m)) = 1;
end

% 三角形矩阵倍率变换
tri_new = zeros(m, n);
for i = 1:m
    tri_new(i, :) = tri(i, 1:round(n*(i/m)^0.5));
end

% 图像三角形变换
lena_tri = zeros(m, n);
for i = 1:m
    for j = 1:n
        if tri_new(i, j) == 1
            x = round(j/n*m);
            lena_tri(i, j) = lena(x, j);
        end
    end
end

% 显示结果
subplot(1, 2, 1), imshow(lena), title('原始 Lena 图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(lena_tri), title('三角形变换后的 Lena 图像');

代码解释：

1. 读取 Lena 灰度图像；
2. 计算图像大小；
3. 生成三角形矩阵，其中每一行的长度与行号成比例；
4. 对三角形矩阵进行倍率变换，即每行长度开方，结果四舍五入取整；
5. 利用三角形矩阵将原始 Lena 图像变换成三角形状；
6. 显示原始 Lena 图像和变换后的 Lena 图像。

以下是变换后的 Lena 图像示例：

注意：由于是将 Lena 图像直接进行三角形变换，因此可能会出现一些锯齿状的边缘。如果需要更平滑的效果，可以考虑使用更加复杂的变换方法。

用matlab编程对图像tire.tif进行规定直方图的变换

可以使用MATLAB中的`imhistmatch`函数来实现图像的规定直方图变换。

首先，读取原始图像：

I = imread('tire.tif');

然后，生成目标直方图：

J = im2double(I);
h = imhist(J);
p = h / numel(J);
z = cumsum(p);
zmax = max(z);
T = (z ./ zmax);

这里，我们使用了`imhist`函数来计算原始图像的直方图，将其转换为概率分布，并计算出累积分布函数。然后，我们将累积分布函数除以其最大值，以生成目标直方图。

最后，使用`imhistmatch`函数进行规定直方图的变换：

K = imhistmatch(I, T);

这将生成一个新的图像`K`，其直方图与目标直方图`T`匹配。

完整代码如下：

I = imread('tire.tif');

J = im2double(I);
h = imhist(J);
p = h / numel(J);
z = cumsum(p);
zmax = max(z);
T = (z ./ zmax);

K = imhistmatch(I, T);

subplot(1,2,1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(K), title('Histogram Matched Image');