matlab图像处理问题

matlab图像处理关于unit8的问题~

为了节省存储空间，matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数），以此方式存储的图像称作8位图像。
imread把灰度图像存入一个8位矩阵，当为RGB图像时，就存入8位RGB矩阵中。

因此，matlab读入图像的数据是uint8，而matlab中数值一般采用double型（64位）存储和运算。所以要先将图像转为double格式的才能运算，
I2=im2double(I1) %把图像I1转换成double精度类型 （假设图形矩阵范围0~255）
或者
I64=double(I8)/255; %uint转换成double
如果不转换，计算会产生溢出。

matlab要从命令窗口输入命令来做图像处理
假如你的图像在桌面上，名字是a.bmp
你可以用如下方法读入图片：
I=imread('C:\Documents and settings\Administrator\桌面\a.bmp');
imshow(I) ％显示图像
你可以根据此来修改你的小波变换程序，以便用于你的图像处理。你自己先试试，如果不行的话，再把你的程序贴出来，我帮你看看，改好了发给你。
lhywang06@126.com，欢迎你来问。
王老师

应该是视频在前面，处理图像在后面吧？
你后面的那个是每隔5帧截取一张图片储存并以i命名。
想要连接起来其实比较简单的，就是在处理图片处加一个大的for循环就可以了。
把视频程序放前面。截图储存后再读取处理，这里要注意的是你每隔5帧截一个图片，是不是有点太频了？还有弄个短点的视频，5秒左右。这样不会太浪费计算机资源，如果太大了可能会蓝屏或者死机哦。
其实，连在一起很简单的。就这样；（我在我机子上运行了一次，储存地址改了，你自己改回来吧）
clc;clear all;close all;
mov = VideoReader('C:\Users\epwqe_000\Desktop\MatlabAsa\sssss.avi');%改地址
fnum = mov.NumberOfFrames;%
for i = 1:5:fnum
frame = read(mov, i);
imshow(frame);

imwrite(frame,strcat('C:\Users\epwqe_000\Desktop\MatlabAsa\New Folder\',num2str(i),'.jpg'),'jpg');%改地址

img=strcat(num2str(i),'.jpg');
I = imread(img);

[Ix,Iy,Iz]=size(I);
if Ix>400&Iy>300
I=imresize(I,[400,Iy*400/Ix],'nearest');
end
figure
imshow(I)%输出图像
title('normal image')
I=double(I); %将I转换成double类型
[hue,s,v]=rgb2hsv(I); %将RGB格式转换成HSV格式
cb=0.148*I(:,:,1)-0.291*I(:,:,2)+0.439*I(:,:,3)+128;%将RGB转换为YCrCb格式
cr=0.439*I(:,:,1)-0.368*I(:,:,2)-0.071*I(:,:,3)+128;
[w h]=size(I(:,:,1));%获取转化后的I图像

for i=1:w
for j=1:h
if 145<=cr(i,j)&cr(i,j)<=165&145<=cb(i,j)&cb(i,j)<=180&0.01<=hue(i,j)&hue(i,j)<=0.15
segment(i,j)=1;
else
segment(i,j)=0;
end
end
end
figure
imshow(segment);

skin=segment;
% 去除小像素联通区域
skin=bwareaopen(skin,round(w*h/900));
%dilating
se=strel('square',5);%创建结构区域
skin=imdilate(skin,se); %膨胀作用
im(:,:,1)=I(:,:,1).*skin;
im(:,:,2)=I(:,:,2).*skin;
im(:,:,3)=I(:,:,3).*skin;
figure
imshow(uint8(im));
title('skin areas')
BW = skin;
L = bwlabel(BW,8);%
BB = regionprops(L, 'BoundingBox');%L等于几对应几
BB1=struct2cell(BB);%转换结构bb到bb1里
BB2=cell2mat(BB1);
figure,imshow(uint8(I));
title('result image');

[s1 s2]=size(BB2);
for k=3:4:s2-1
if (BB2(1,k)/BB2(1,k+1)) < 1.8 &&....
(BB2(1,k)/BB2(1,k+1)) > 0.4 &&....
(BB2(1,k)*BB2(1,k+1)) > 1000
hold on;
rectangle('Position',[BB2(1,k-2),BB2(1,k-1),BB2(1,k),BB2(1,k+1)],'EdgeColor','r' )%指定位置添加矩形
end
end
end

前提：把图像的名字都命名为“1.jpg”的形式，依次往后，然后把程序中的路径改对，然后才可以允许下面的程序（已测试，可以运行）。
fnum=8;%相片数量
for i = 1:fnum
picname=strcat('C:/Users/printer/Desktop/tes/',num2str(i),'.jpg');
I = imread(picname);
figure;imshow(I);

[Ix,Iy,Iz]=size(I);
if Ix>400&Iy>300
I=imresize(I,[400,Iy*400/Ix],'nearest');
end
figure
imshow(I)%输出图像
title('normal image')
I=double(I); %将I转换成double类型
[hue,s,v]=rgb2hsv(I); %将RGB格式转换成HSV格式
cb=0.148*I(:,:,1)-0.291*I(:,:,2)+0.439*I(:,:,3)+128;%将RGB转换为YCrCb格式
cr=0.439*I(:,:,1)-0.368*I(:,:,2)-0.071*I(:,:,3)+128;
[w h]=size(I(:,:,1)); %获取转化后的I图像
for i=1:w
for j=1:h
if 145<=cr(i,j)&cr(i,j)<=165&145<=cb(i,j)&cb(i,j)<=180&0.01<=hue(i,j)&hue(i,j)<=0.15
segment(i,j)=1;
else
segment(i,j)=0;
end
end
end
figure
imshow(segment);

skin=segment;
% 去除小像素联通区域
skin=bwareaopen(skin,round(w*h/900));
%dilating
se=strel('square',5);%创建结构区域
skin=imdilate(skin,se); %膨胀作用
im(:,:,1)=I(:,:,1).*skin;
im(:,:,2)=I(:,:,2).*skin;
im(:,:,3)=I(:,:,3).*skin;
figure
imshow(uint8(im));
title('skin areas')
BW = skin;
L = bwlabel(BW,8);%
BB = regionprops(L, 'BoundingBox');%L等于几对应几
BB1=struct2cell(BB);%转换结构bb到bb1里
BB2=cell2mat(BB1);
figure,imshow(uint8(I));
title('result image');
[s1 s2]=size(BB2);
for k=3:4:s2-1
if (BB2(1,k)/BB2(1,k+1)) < 1.8 &&....
(BB2(1,k)/BB2(1,k+1)) > 0.4 &&....
(BB2(1,k)*BB2(1,k+1)) > 1000
hold on;
rectangle('Position',[BB2(1,k-2),BB2(1,k-1),BB2(1,k),BB2(1,k+1)],'EdgeColor','r' )%指定位置添加矩形
end
end
close;
end

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福海县18348185208： MATLAB图像处理问题 - ？
苦霍益心： 程序如下: 你可以逐句输入调试;imrgb = imread('D:\a.jpg'); %获取彩色图像;imrgb变量自己定义;imgray = rgb2gray(imrgb); %转化为灰度;imbw = im2bw(imgray, 0.7 ); %灰度图变成黑白图,0.7为阈值,可以自己调整 imshow(imbw); ...

福海县18348185208： 求助matlab图像处理问题 - ？
苦霍益心： clc; clear;%a.jpg是你的原始图像,注意要和文件放到一个文件夹中 I=imread('a.jpg'); figure(1); imshow(I); [y1,x1] = ginput(1);% 选中目标参照点1 [y2,x2] = ginput(1);% 选中目标参照点2 for i=x1:x2 for j=y1:y2 I(i,j,:)=0; end end figure(2); imshow(I);

福海县18348185208： 有点着急了matlab图像处理的问题一幅图片,用matlab处 ？
苦霍益心： 用MATLAB处理图片除了提到的“灰度(转换)”去除噪声,如果就直接二值化得话,对于一副对比度不大的图片,是不容易清楚地区分的.可以试试灰度拉伸,灰度值均衡化,自适应阈值分割等图像增强的方法.尺寸测量也就是特征提取,面积可以用扫描法计算区域的像素值,如sum=0;for i=30:480 for j=5:505if j2(i,j)>=0.5 (j2为处理图像)sum=sum 1; end如果是计算轮廓长度,用边缘提取的计算再用扫描法计算像素值点.MATLAB图像处理的算法用到得程序都不难,只要你的图像处理流程试出来的效果好,计算相对都比较简单.

福海县18348185208： Matlab 图像处理的问题 - ？
苦霍益心： 设定感兴趣区域,ROI.功能:用于选择图像中的多边形区域.用法:BW = roipoly(I,c,r) BW = roipoly(I) BW = roipoly(x,y,I,xi,yi) [BW,xi,yi] = roipoly(...) [x,y,BW,xi,yi] = roipoly(...) BW = roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标.BW选中...

福海县18348185208： 有关matlab 图像处理的问题 - ？
苦霍益心： The image is stored as matrix in Matlab.If the image is color image.B=imread(Img);for i=8:16for j=8:16C(i-7,j-15,1)=B(i,j,1);C(i-7,j-15,2)=B(i,j,2);C(i-7,j-15,3)=B(i,j,3);ende...

福海县18348185208： 关于MATLAB方面的图像处理问题？
苦霍益心： 做一个小测试.最好还是试一下别的思路. 代码: % 先读取图像,然后进行灰度处理,再二值化,在去噪, % 再用一种算法进行边缘提取. % 然后对零件的尺寸进行检测呢(测零件的内径和外径) clc; clear all; close all; I = imread('c:\\ce.jpg'); ...

福海县18348185208： matlab编程解决图像问题 - ？
苦霍益心： imread 读入一幅图像 imhist 输出其直方图 imrotate 对该图像进行水平和垂直反转 imresize 将一个图像放大4倍 fft 傅立叶变换 这些函数可以解决你的部分问题. 在Matlab中你需要help imread就能查看它的使用方法,其它函数一样查询.

福海县18348185208： 怎样用matlab解决建模、仿真及图像处理的问题 - ？
苦霍益心： matlab有很多的模块,在主题的命令窗口里,可以进行简单命令的执行 对于图像处理这样的命令集合需要使用m脚本进行编写,然后运行绘图 对于建模仿真,你可能会用到matlab里面的一个独立性比较强的模块,simulink,它在建立一个系统(数学,物理,电子,控制...)之后,可以进行动态的仿真 另外有一些针对不同领域的工具箱可能也很有用

福海县18348185208： matlab图像处理问题,谁能解释一下这些语句啥意思,专业点的急求!! - ？
苦霍益心： % Convert to RGB to GRAY SCALE image.nFrames = size(Im,4);%取得Im数据的第4维度的数据个数 for i = 1:5%读取DATA目录下的1.jpg,2.jpg,...,5.jpg图像%Im{i} =double(imread(['DATA/',int2str(i),'.jpg'])); Imzero = Im(:,:,:,i)+Imzero;%将这几幅图像进行累和 end Imback = Imzero/5*255%取这几幅图像的平均值,作为背景图像

福海县18348185208： 一个简单的matlab 图像处理 置零问题 - ？
苦霍益心： 如果你只是针对这张图片不涉及让程序自动搜索检测的部分,最简单的方法是 把图片在matlab里打开,用data cursor 找到人所在的区域坐标,设左上和右下两点为(x1,y1),(x2,y2) mask = zeros(size(img)); mask(y1:y2,x1:x2)=1; filterImg = mask.*img;filterImg 就是只有人的图,同理对车操作