Matlab GUI设计实现图像信号滤波

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资源摘要信息:"该文件集包含了在MATLAB环境下设计的一个图像处理和滤波的图形用户界面(GUI)的应用程序。该应用程序能够加载、显示和对图像信号进行滤波处理。源文件包括GUI的设计文件(work3.fig)和GUI的控制代码文件(work3.m)。" 知识点详细说明: 1. MATLAB基础: MATLAB(矩阵实验室)是一种高性能的数值计算和可视化软件,广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。MATLAB具有强大的矩阵处理能力,提供了一个用户友好、易于编程的环境,特别适合于图像处理、信号处理和控制系统设计等工程问题的解决。 2. 图像处理与GUI设计: MATLAB提供了图像处理工具箱(Image Processing Toolbox),包含了广泛的图像处理功能,比如图像的读取、显示、转换、滤波、边缘检测、形态学操作等。GUI设计在MATLAB中通常是通过使用GUIDE(GUI Design Environment)或者App Designer来实现的。一个GUI可以使得用户通过图形界面对程序进行操作,无需编写代码。 3. 信号滤波: 信号滤波是信号处理中的一个重要分支,其目的是根据某种特定的标准对信号进行处理,以突出信号中某些特征或减弱噪声。在MATLAB中,可以通过内置的函数和工具箱来实现各种滤波算法,如低通、高通、带通、带阻、自适应滤波器等。 4. 图像信号滤波实现: 图像信号滤波通常用于图像去噪、特征提取、边缘增强等。在图像处理中,滤波器可以是线性的也可以是非线性的,例如均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等。MATLAB的图像处理工具箱提供了多种内置的滤波函数,也可以通过自定义函数来实现更加复杂的滤波效果。 5. GUI界面设计的具体实现: 在该文件集中,"work3.fig"文件是使用MATLAB的GUIDE或App Designer工具保存的GUI界面设计文件。它包含了界面布局、按钮、菜单、滑块等控件的具体设计信息。而"work3.m"文件则是控制GUI行为的MATLAB脚本文件,包含了各种控件回调函数的代码,用于响应用户的操作,如打开文件、加载图像、选择滤波器类型、执行滤波操作等。 6. 如何使用源码: 用户可以通过MATLAB的命令窗口或者工作空间,打开"work3.fig"文件加载GUI界面,并通过该界面加载图像,进行参数设置和滤波操作。然后,"work3.m"文件中编写的脚本会根据用户的选择和输入执行相应的处理程序。 7. 扩展应用与深入学习: 学习和使用该GUI图像处理工具,不仅有助于掌握MATLAB的基本操作和图像处理技能,还可以进一步学习GUI设计、信号滤波算法的原理和实现方法。对于深入研究和开发更复杂的图像处理系统,具有很好的参考价值和实践意义。

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测,根据这段代码写一段续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面,其中包含预测结果是否正确的判断功能

2023-05-25 上传