9,图像转置

这篇文章详细描述了一个C++函数`transpose()`,用于将图像的宽和高以及像素坐标进行互换,通过`CDib`类和`LoadFile`方法处理`result.bmp`文件。

即宽高的大小互换,像素的x坐标和y坐标也互换

void CDib::transpose()
{
//指向原图像指针
LPBYTE p_data = GetData();
//图像的宽和高
LONG width = GetWidth();
LONG height = GetHeight();
//图像每行字节数
LONG iLineBytes = (width * 8 + 31) / 32 * 4;
//新图像每行字节数
LONG lNewLineBytes = (height * 8 + 31) / 32 * 4;
//指向原像素的指针
LPBYTE lpSrc;
//指向转置图像对应像素的指针
LPBYTE lpDst;
//分配内存
LPBYTE temp = new BYTE[width * lNewLineBytes];
//针对图像每行进行操作
for (int j = 0; j < height; j++)
{
//针对图像该行的每列进行操作
for (int i = 0; i < width; i++)
{
//指向原DIB第j行i列的像素的指针
lpSrc = (LPBYTE)p_data + iLineBytes * j + i;
//指向转置DIB第i行j列像素的指针
lpDst = (LPBYTE)temp + lNewLineBytes * i + j;
//复制像素
*lpDst = *lpSrc;
}
}
m_pBitmapInfoHeader->biWidth = height;
m_pBitmapInfoHeader->biHeight = width;
//复制图像
memcpy(p_data, temp, width * height);
}
加载文件后调用

CMy1_showbitmapView::CMy1_showbitmapView()
{
_cdib.LoadFile (“D:/Test/DataProcess/result.bmp”);
_cdib.transpose();
}

在这里插入图片描述

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
<think>嗯,用户这次的问题是关于如何在MATLAB中实现图像转置。看起来用户明确需要方法或代码示例,而且提供了四个相关引用素材。让我先仔细分析一下用户提供的资料。引用[1]提到用transp函数,但特别说明这实际上是水平镜像操作;引用[2]展示了用affine2d和imwarp实现转置变换;引用[3]强调了矩阵转置的通用性;引用[4]则给出了最底层的像素坐标互换方法。用户可能是个刚开始接触图像处理的MATLAB使用者,因为如果是有经验的人应该知道基本的转置操作。用户的核心需求是“如何操作”,但深层可能还关心:哪种方法最准确?为什么会有不同实现方式?是否需要注意颜色空间?从资料来看,至少存在三种技术路线:直接矩阵转置(冒号操作符或transp)、仿射变换、像素遍历。考虑到图像数据本质是三维矩阵(高度×宽度×通道数),单纯转置二维矩阵是不够的。引用[4]的处理就忽略了颜色通道,只处理了第一个通道。这可能是用户没意识到但实际需要避免的坑点。专业实现上应该优先推荐imwarp方案,因为:1)affine2d的转置矩阵[010;100;001]能严格对应坐标互换的数学定义;2)自动处理多通道图像;3)支持各种图像数据类型。而矩阵转置虽然代码简单(加个撇号),但容易让人误解为数学转置,实际效果是镜像+旋转的组合。用户提供的引用素材中有个关键矛盾点:引用[1]说transp是镜像,但数学上转置应该是行列互换。查了MATLAB文档确认:对二维矩阵,A&#39;确实是共轭转置,非共轭转置要用transpose或permute。所以直接矩阵操作时推荐用.&#39;运算符。最后那个双重转置技巧挺有意思的,虽然实际用途不大,但能帮助理解图像操作的矩阵本质,可以作为知识点补充。用户可能是学生做图像处理作业,这类小技巧能增加报告亮点。</think> 在MATLAB中对图像进行转置操作(行列互换)主要有三种方法,以下为详细实现及对比分析: ### 方法一:使用矩阵转置运算符(`.&#39;`) ```matlab % 读取图像(支持彩色/灰度图) I = imread(&#39;your_image.jpg&#39;); % 转置操作(对每个颜色通道分别转置) transposed_I = permute(I, [2 1 3]); % 或简写为:transposed_I = I.&#39;; % 若为灰度图可直接用单引号转置 % 显示结果 subplot(1,2,1), imshow(I), title(&#39;原图&#39;) subplot(1,2,2), imshow(transposed_I), title(&#39;转置图像&#39;) ``` **原理** 图像本质是三维矩阵(行×列×颜色通道),`permute(I, [2 1 3])`将行、列维度互换,通道维度不变。此方法直接操作像素坐标 $(x,y)$ 互换[^4]。 --- ### 方法二:使用仿射变换(推荐处理几何变形) ```matlab % 定义转置变换矩阵 T = affine2d([0 1 0; 1 0 0; 0 0 1]); % 应用变换(自动处理边缘插值) transposed_I = imwarp(I, T); % 可视化结果同上 ``` **优势** 通过变换矩阵 $\begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}$ 实现坐标映射:$x_{new} = y_{old}$, $y_{new} = x_{old}$,支持高级几何变换链式操作[^2]。 --- ### 方法三:双循环像素操作(仅教学演示,效率低) ```matlab [rows, cols, ch] = size(I); transposed_I = zeros(cols, rows, ch, &#39;uint8&#39;); % 预分配内存 for c = 1:ch for y = 1:cols for x = 1:rows transposed_I(y, x, c) = I(x, y, c); % (x,y)坐标互换 end end end ``` **局限** 三层循环导致计算效率低下(时间复杂度 $O(n^3)$),实际工程中应避免使用[^4]。 --- ### 效果对比 | 方法 | 速度 | 支持插值 | 多通道兼容性 | 适用场景 | |------------|--------|----------|--------------|------------------| | 矩阵转置 | ★★★★☆ | 否 | 需手动处理 | 简单转置 | | 仿射变换 | ★★★☆☆ | 是 | 自动支持 | 复杂变换组合 | | 像素循环 | ★☆☆☆☆ | 否 | 需手动处理 | 教学演示 | > ⚠️ **注意事项** > 1. 彩色图像(RGB)需确保对**所有通道**进行转置[^3] > 2. 直接转置可能导致图像宽高比变化,需调整显示窗口 > 3. 特殊技巧:连续两次转置可还原原图($ (A^T)^T = A $)[^1]
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