correctedFrame = imadjust(frame,[],[],gamma);

时间: 2024-01-11 14:04:47 浏览: 57
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图像gamma校正

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这行代码是在对输入的图像帧进行灰度变换，通过调整图像灰度级的映射关系来增强图像的对比度。具体来说，它使用gamma变换来进行灰度映射，其中gamma值控制了图像的亮度和对比度。函数imadjust的第一个参数是输入图像帧，第二个参数是用于调整灰度级范围的空数组（默认使用图像的最小和最大值），第三个参数也是空数组（默认不进行输出灰度级范围的调整），第四个参数gamma是用于控制灰度级映射关系的参数。
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基于matlab的gamma校正

使用matlab进行图片的gamma校正，成功的实现了bmp格式的图片的gamma校正

gamma = 1.5; correctedFrame = imadjust(frame,[],[],gamma); % 进行中值滤波 medianFilteredFrame = medfilt2(correctedFrame,[3,3]);错误使用 medfilt2 第 1 个输入, A, 应为 二维。

correctedFrame = reshape(correctedFrame, [], size(correctedFrame, ndims(correctedFrame))); medianFilteredFrame = medfilt2(correctedFrame, [3, 3]); 这将把 correctedFrame 转换为二维矩阵，并应用中值...

v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); 实现帧差法检测运动目标，并框选出来

gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % 帧...

% 读取视频帧序列 v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); % 遍历视频帧序列 while hasFrame(v) % 读取当前帧并将其转换为灰度图像 frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % 进行gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 进行高斯滤波 %filtered_frame = imgaussfilt(gamma_corrected, 2); sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); frame = imfilter(gamma_corrected, h); % 显示处理后的帧 imshow(frame); end对滤波后图像进行基于oust阈值分割

gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 进行高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % ...

v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); se = strel('square', 3); prev_frame = []; while hasFrame(v) frame_num = floor(v.CurrentTime * v.FrameRate); frame = readFrame(v); % 灰度化 gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 自适应高斯滤波 filtered_frame = imgaussfilt(gamma_corrected, 2, 'FilterSize', 7);使用二帧法，由前一帧和当前帧平滑去噪后进行差分，对得到的前景图像二值化，然后区域填充完整代码

gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 自适应高斯滤波 filtered_frame = imgaussfilt(gamma_corrected, 2, 'FilterSize', 7); % 二帧法检测前景物体 if isempty(prev_frame) prev_frame...

详细解释一下代码 A=imread('pout.tif'); imshow(A) B=imadjust(a,[0.3,0.7],[]); imshow(B) C=imadjust(a,[0.4,0.9],[]); imshow(C) imshow(C) >> A=imread('pout.tif'); >> B=imadjust(a,[0.4,0.9],[]); >> C=imadjust(a,[0.4,0.9],[]); >> subplot(1,3,1),imshow(A) >> subplot(1,3,2),imshow(B) >> subplot(1,3,3),imshow(C)

第一次调整使用 imadjust 函数，将 A 中的图像灰度值范围压缩到 [0.3,0.7]，然后将结果存储在变量 B 中。第二次调整也使用 imadjust 函数，将 A 中的图像灰度值范围压缩到 [0.4,0.9]，然后将结果存储在...

% 读取视频帧序列 v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); % 遍历视频帧序列 while hasFrame(v) % 读取当前帧并将其转换为灰度图像 frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % 进行gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 进行高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % 对滤波后的图像进行模拟退火算法改进下的Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8); % 进行Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 显示处理后的帧 imshow(canny_edge); end形态学处理，求质心坐标

gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % ...

% 读取视频帧序列 v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); % 遍历视频帧序列 while hasFrame(v) % 读取当前帧并将其转换为灰度图像 frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % 进行gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 进行高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % 对滤波后的图像进行模拟退火算法改进下的Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(mn/1000), 8); % 进行Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 显示处理后的帧 imshow(canny_edge); end形态学处理填充，有边缘求质心坐标

gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 进行高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % ...

A=imread('pout.tif'); imshow(A) B=imadjust(a,[0.3,0.7],[]); imshow(B) C=imadjust(a,[0.4,0.9],[]); imshow(C) imshow(C)

这是一段 MATLAB 代码，用于读取图像并对其进行不同的灰度值调整，最后显示调整后的图像。具体来说，代码读取名为 'pout.tif' 的图像，并将其显示在窗口中。然后，代码分别对图像进行两次灰度值调整，分别为 [0.3,...

详解 I=imadjust(T);

首先，imadjust 是 MATLAB 图像处理工具箱中的一个函数，用于对图像进行灰度值的调整，以改善图像对比度或亮度。在这里，它被用于调整变量 T 所代表的图像。 具体来说，imadjust 函数的工作原理如下： - 首先，它...

v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(mn/1000), 8); % Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 形态学膨胀 se = strel('disk', 2); dilated_edge = imdilate(canny_edge, se); % 连通域分析 stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid'); % 筛选面积最大的连通区域 [~, idx] = max(stats.Area); centroid = stats.Centroid(idx, :); % 显示帧和质心 imshow(dilated_edge); hold on; plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; end建立坐标系，实时显示质心坐标

gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu...
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精细金属掩模板(FMM)行业研究报告 显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用

精细金属掩模板（FMM）作为OLED蒸镀工艺中的核心消耗部件，负责沉积RGB有机物质形成像素。材料由Frame、Cover等五部分组成，需满足特定热膨胀性能。制作工艺包括蚀刻、电铸等，影响FMM性能。适用于显示技术研究人员、产业分析师，旨在提供FMM材料技术发展、市场规模及产业链结构的深入解析。
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【创新未发表】斑马算法ZOA-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测Matlab源码 9515期.zip

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