InputImg=double(imread('I:\毕设\代码\LU分解对图像细微差别的放大\B_gray.jpg'));

时间: 2023-06-16 07:03:55 浏览: 249

img_rotate.rar_img.rotate_图像旋转 matlab

5星 · 资源好评率100%

在图像处理领域，图像旋转是一种常见的操作，常用于调整图像方向或者进行特定的视觉效果处理。Matlab 是一个强大的数学计算软件，同时也提供了丰富的图像处理工具箱，使得图像旋转变得非常方便。本教程将深入探讨如何使用 Matlab 实现图像旋转，并生成自动多个文件夹来保存不同尺度的旋转结果。我们需要了解图像旋转的基本原理。图像旋转通常基于二维坐标变换，通过矩阵运算实现。在 Matlab 中，我们可以使用 `imrotate` 函数来进行图像旋转。`imrotate` 接收三个主要参数：原始图像、旋转角度和插值方法。例如，如果我们有一个名为 `original_image.jpg` 的图像，我们可以通过以下代码将其旋转 90 度： ```matlab % 读取图像 image = imread('original_image.jpg'); % 旋转图像 rotated_image = imrotate(image, 90, 'bicubic', 'crop'); ``` 在这个例子中，`'bicubic'` 是插值方法，它用于在旋转过程中填充新像素，提供较好的视觉质量。`'crop'` 参数表示旋转后切除超出原图像边界的部分。对于多个尺度的旋转，可以使用循环结构。假设我们要在 0 到 360 度之间，每隔 45 度旋转一次，可以这样做： ```matlab for angle = 0:45:360 rotated_image = imrotate(image, angle, 'bicubic', 'crop'); % 保存旋转后的图像 filename = sprintf('rotated_%d.jpg', angle); imwrite(rotated_image, filename); end ``` 为了生成自动文件夹来存储这些旋转图像，我们可以使用 `mkdir` 函数创建新的文件夹，然后将对应的旋转图像保存到相应的文件夹内。假设我们想根据旋转角度的除以 90 的余数来划分文件夹，可以这样实现： ```matlab folders = {'0-89', '90-179', '180-269', '270-359'}; for folder_idx = 1:length(folders) mkdir(fullfile('.', folders{folder_idx})); for angle = (folder_idx - 1) * 90 + 1 : folder_idx * 90 rotated_image = imrotate(image, angle, 'bicubic', 'crop'); % 保存到对应文件夹 folder_path = fullfile('.', folders{folder_idx}); filename = sprintf('%s\\rotated_%d.jpg', folder_path, angle); imwrite(rotated_image, filename); end end ``` 上述代码将根据角度将旋转图像分别保存到四个文件夹中：`0-89`、`90-179`、`180-269` 和 `270-359`。在提供的 `img_rotate.m` 文件中，很可能包含了上述的代码逻辑，实现了图像的多尺度旋转以及文件夹的自动创建和保存。通过运行这个脚本，用户可以对任意输入图像执行相同的操作，从而得到一系列按角度分组的旋转图像。总结一下，本教程介绍了如何使用 Matlab 的 `imrotate` 函数进行图像旋转，以及如何利用循环和文件夹管理来处理多个尺度的旋转。这个过程对于图像处理和分析任务来说是非常实用的，尤其是在数据预处理或实验研究中。通过理解和应用这些概念，你可以有效地处理和管理旋转图像数据。

这行代码是在 MATLAB 中读取一张灰度图像，并将其转换为双精度类型的矩阵。具体来说，'I:\毕设\代码\LU分解对图像细微差别的放大\B_gray.jpg' 是图像的文件路径，imread() 函数将其读入内存，并返回一个灰度图像矩阵。由于图像中的像素值通常是 0~255 之间的整数，为了进行数值计算，需要将其转换为双精度浮点数，这可以通过 double() 函数实现。最终，图像数据被存储在名为 InputImg 的变量中。

阅读全文

InputImg=double(imread('I:\毕设\代码\LU分解对图像细微差别的放大\B_gray.jpg'));

相关推荐

gray_image.rar_Opencv值_opencv gray_图像处理 vs

Matlab.rar_图像 插值_图像 放大_图像 放大 matlab_插值

优化# 读取三张灰度图像 img1 = imread('gray_image1.jpg', cmap='gray') img2 = imread('gray_image2.jpg', cmap='gray') img3 = imread('gray_image3.jpg', cmap='gray')

cv::Mat input_image = imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);cv::Mat gray_image;cv::cvtColor(input_image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);gray_image.convertTo(gray_image, CV_8U);用python改写这段代码

EXP_数字图像处理_中值滤波_matlab.zip

WORD.rar_coins.png_imhist_imread_matlab coins.p

P069Gray_level.rar_图形图像处理_matlab_

图像处理程序_C++_C_下载.zip

EXP_数字图像处理_中值滤波_matlab_源码.zip

data_calib.rar_Matlab读入图像_图像数据_图像数据matlab_数据图像

MATLAB_avi.rar_matlab保存图像_matlab视频图像_帧转成视频_视频 matlab_视频转图像

open bmp.rar_BMP 图像 打开_matlab 图像处理_open_open bmp_open.bmp文件

background.zip_background.bmp_matlab中background_图像背景_提取背景_背景提取

testpipei_4.zip_图像匹配 MATLAB_图像块匹配_图像灰度匹配_灰度 图像匹配

orb_final.rar_图形图像处理_Visual_C++_

Thresh_Proceesing.rar_图形图像处理_Visual_C++_

Image_Subtract.rar_图形图像处理_Visual_C++_

最新推荐

【VRP】遗传算法求解出租车网约车接送客车辆路径规划问题【含Matlab仿真 2153期】.zip

MATLAB新功能：Multi-frame ViewRGB制作彩色图阴影

管理建模和仿真的文件

【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

在Flow-3D中如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

XKCD Substitutions 3-crx插件：创新的网页文字替换工具

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

在Flow-3D中，如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

Python实现8位等离子效果开源项目plasma.py解读

Matlab.rar_图像插值_图像放大_图像放大 matlab_插值

open bmp.rar_BMP 图像打开_matlab 图像处理_open_open bmp_open.bmp文件

testpipei_4.zip_图像匹配 MATLAB_图像块匹配_图像灰度匹配_灰度图像匹配