matlab彩色图像人物背景分割

一般在hough直接检测,旋转的时候用的比较多B=imrotate(A,angle)将图像A（图像的数据矩阵）绕图像的中心点旋转angle度,正数表示逆时针旋转,负数表示顺时针旋转.返回旋转后的图像矩

数字图像的边界提取：I=imread('bonemarr.tif');[BW1,th1]=edge(I,'sobel',0.07);th1str=num2str(th1)imshow(I);title

使用隐函数绘图：ezplot('450=sqrt((x+372).^2+(y-2169).^2)-sqrt((x-125).^2+(y-2197).^2)',[6001200],[16

imresize

额没看过不好意思再问：呃...至少你的回答比楼上的要好算了，反正我做完了嗯...也感谢你能够回答啦再答：恩恩，呵呵

hao!

matlab把真彩图转换为灰度图,也是通过公式实现的R=G=B=0.3R+0.59G+0.11B所以不需要先转换成灰度图像,可以直接通过三个通道的灰度值直接计算.不过不知道你计算出平均灰度有什么用途?

看楼主的意思主要是想实现差分方程先从简单的说起：filter([1,2],1,[1,2,3,4,5])实现y[k]=x[k]+2*x[k-1]y[1]=x[1]+2*0%(x[1]之前状态都用0)=1

找到图片存放的位置,I=imread('写入图片存放的位置,后缀.图像格式');I1=rgb2gray(I);I2=medfilt2(I1,[m,n]);%%%I2就是中值滤波后的图像

冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象：一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜.棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器,每个成分的颜色由波长（或频率）来决定.傅里叶变换可以看作是数

im=zeros(300,300,3);fori=1:3im(:,find(mod(0:299,30)+1

加上shading interp例如>> [x,y]=meshgrid(x,y);>> z=sin(x).*x+y;>> p

图像以im代替r=im(:,:,1);g=im(:,:,2);b=im(:,:,3);fr=fft2(r);%傅里叶变换fg=fft2(g);fb=fft2(b);or=ifft2(fr);%傅里叶反

大部分图像都是RGB格式.不过RAW格式以及一些对图像要求高的环境RGB格式不够用.RGB是指红,绿,蓝三色.通常是每一色都是256个级.相当于过去摄影里提到了8级灰阶.你所说的真彩色图像通常是就是指

去看看二值化的算法吧.很多的.

可以单独对RGB图像的三个分量做傅里叶变换.设a.jpg为RGB类型图像rgb=imread('a.jpg');x1=rgb(:,:,1);x2=rgb(:,:,2);x3=rgb(:,:,3);%R

从别人那里学来的:1.将RGB图象转为HSV2.将H分量量化16级,将S分量和V分量分别量化为4级.3.将三个颜色分量合成为一维特征向量：L=H*Qs*Qv+S*Qv+v；Qs,Qv分别是S和V的量化

颜色分为无彩色和有彩色两种.无彩色指白色、黑色和各种不同程度的灰,无彩色图像也称灰度图像,使用[0,255]的值来表示其灰度值,0黑色,255白色,其间是各种深浅不同的灰色,整张图像的像素用一维数组表

ColorS=[1,0,01,125/255,01,1,00,1,00,0,10,1,11,0,1];PerColor=10;n=3;theta=linspace(0,2*pi,7*PerColor*

clearall;closeall;clc;I=imread('i_boat.jpg');imshow(I);I=double(I);[m,n]=size(I);L=256;fori=1:mforj=