matlab处理图像

在MATLAB中，图像直方图是通过imhist函数来创建的，它有助于分析图像中强度分布的特性。这个函数通过设定n个等间距的bin，每个bin代表一个强度值的区间，统计每个区间内的像素数量。例如，当你发现图像强度值范围较小，可以通过调整函数将其扩展到更广泛的范围，以优化图像处理效果。

图像缩放 最近邻插值的魔法，让缩放不只是尺寸的改变。无论放大还是缩小，Matlab的imresize功能都能确保图像的质量，即使面对非整数坐标也能游刃有余。 图像旋转 imrotate函数是旋转舞台的主角，逆时针旋转图像宛如舞蹈的流畅，顺时针旋转则需要负值指令。

区域平滑：首先，使用高斯滤波器（imgaussfilt， sigma=3）对图片进行平滑处理，减少噪点，使图像更平滑。 边缘检测：接着，利用Canny算法识别图像边缘，增强对比度，通过边缘减法突出线条质感。 饱和度增强：进入HSV色彩空间，提升饱和度以增加鲜明度，通过rgb2hsv和hsv2rgb函数实现。

读取并显示颜色圆形塑料筹码的图像。在这个图像中，除了要检测大量的圆形物体，我们还会发现一些有趣的现象：筹码的形状和大小。筹码的直径通常在40到50像素之间。下一步，我们需确定搜索圆的半径范围。通过使用drawline功能，我们可以找到合适的圆半径范围。

Gray World算法基于假设图像平均颜色为灰色或无色，估算场景光源。首先使用所有像素估算光源，然后排除最亮和最暗像素，再次估算光源，并显示白平衡图像。Cheng的PCA算法基于空间域方法，通过混合图像块引入强梯度来改善Gray Edge算法。通过illumpca函数估算照明度。

matlab怎么求连续的像素块数???

先将图像利用imread函数读进来，之后转换为灰度图像，最后就可以求其像素个数了。

基本思路：转换成索引色，然后统计每种颜色像素的数量。

numVal_1 = sum（sum（bw）；连用两次sum是将图像中数值的行和列分别加在一起，就可求出像素为1的总数。

前面几个回答得真是不知所云，别人要的是通过一条直线的像素个数给出图像的长度信息，比如你的图像为jpg，matlab中导入a=imread（jpg）； 而后imtool（a），最后选中尺子图标，见下图，鼠标左键拉划一道线就可以获得这条线的像素个数。

如何用matlab画图像外边框的轮廓?

要将图像的外轮廓描边，可以使用图像处理的技术和算法。以下是一种常见的方法： 图像预处理：首先，对原始图像进行预处理，例如灰度化、二值化、平滑滤波等。这将有助于减少噪声并提取边缘。 边缘检测：使用边缘检测算法，例如Canny边缘检测、Sobel算子等，来找到图像中的边缘。

box函数。有时在MATLAB中作图需要将图中的网格线画出来，更好地观察数据，常用grid函数。有时需要对边框线进行控制，常用box函数。需要打开网格线的时候输入命令：gridon。若需要求换成最小的网格线，则输入命令：gridminor。若需要将网格线关闭，则输入命令：gridoff。

plot函数：通过采样点构建2维折线图，提供基本的绘图格式。2 fplot函数：采用自适应曲线绘制，无需预设数据间隔，可生成更精细的图形。接着是2 绘制图形辅助操作：1 坐标标注：axis函数用于控制坐标轴范围，grid函数调整网格显示，box函数控制图形边框。

set（gca，position，[.1 .1 .8 .8]），四个参数值分别对应是 [left bottom width height]，这个命令是用来控制区域的。MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。

在处理中的话是会有这一个的，但是不会规定必须有的，所以这个是根据你自己需要。

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1、这个简单，看你的说法，你的图片应该直接就是灰度图片。灰度图片一般每个像素是0-255从黑到白，而二值图片的意思是黑是0白是1，所以你有灵感了吧，只要设置一个阈值，大于它的赋值为1小于它的赋值为。

2、在MATLAB中进行图像二值化，可以使用`im2bw（）`函数。这个函数通过阈值（threshold）变换方法，将灰度图像转换为二值图像。二值图像仅包含黑白两种颜色，通常表现为纯黑（0）和纯白（255），但也可以是其他任意两种颜色的组合。

3、在MATLAB中进行图像处理时，图像的灰度化、轮廓检测以及二值化是常见的步骤。首先，对于灰度图像的获取，你可以借助rgb2gray函数。这个函数采用标准的灰度转换公式，将彩色图像转换成单一的灰度值表示，便于后续处理。接着，轮廓检测是通过edge函数实现的。

4、先用imread把zhaoyangbmp图像读进来再转为二值图像，你这个相当于把字符串zhaoyangbmp转化为二值图像，当然是不对的。

5、你好，经过我查阅相关资料得知 matlab系统辩识的相似度低的解决办法：输入一个图像进系统，将图像进行灰度化、二值化处理，然后提取图像的度量矩阵，将得到的度量矩阵和原先已经输入系统并保存的度量矩阵相对比，得出与目标图像最相似的图像，并在用户界面上输出结果。

6、matlab中，使用im2bw（）函数对图片进行二值化。matlab中DIP工具箱函数im2bw使用阈值（threshold）变换法把灰度图像（grayscale image）转换成二值图像。所谓二值图像， 一般意义上是指只有纯黑（0）、纯白（255）两种颜色的图像。 当然， 也可以是其他任意两种颜色的组合。