基于Matlab GUI图像提取的方法

最新推荐文章于 2023-09-22 08:19:02 发布
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文章标签： matlab 计算机视觉 人工智能
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本文介绍了如何利用Matlab的GUI界面设计工具进行图像提取，包括图像读取、预处理、GUI界面设计、二值化和边缘检测等步骤，详细讲解了相关函数的使用方法。

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基于Matlab GUI图像提取的方法

在图像处理领域，图像提取是重要的工作之一。图像提取的目的是从图像中筛选出有意义的信息，去除无用的背景。Matlab作为一种强大的图像处理工具，其自带的GUI界面设计工具可以让我们更加方便地进行图像提取工作。本文将介绍如何使用Matlab GUI实现图像的提取。

  1. 图像读取

首先需要读入待处理的图像。在Matlab中，可以通过imread函数对图像进行读取。读入图像后可以进行一些简单的处理，比如将图像转换为灰度图像、缩小图像等。

% 读入原始图像
I = imread('test.jpg');
% 将原始图像转为灰度图像
I = rgb2gray
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基于MATLAB GUI的图像提取
持续更新
09-12 353
图像提取是一种常见的图像处理任务，它可以从原始图像中提取出感兴趣的特定信息或目标。MATLAB提供了强大的图像处理工具箱，结合GUI（图形用户界面）功能，可以方便地实现图像提取的应用。在GUI界面中，我们需要添加一个按钮控件，用于触发图像提取的操作。在按钮的回调函数中，我们可以编写图像提取的代码。用户可以通过选择图像文件并点击按钮来触发图像提取操作，提取结果将在图像显示区域中显示。在上述代码中，我们首先创建了一个GUI界面，并添加了一个名为"提取图像"的按钮和一个图像显示区域。在MATLAB中，可以使用。
基于GUI的图像处理 - 用MATLAB实现
ByteNinja的博客
09-15 439
"LoadImage"按钮的回调函数会打开文件选择对话框，选择要加载的图像，并显示在图像显示区域中。"BrightnessSlider"滑块的回调函数会根据滑块的值调整图像的亮度，并显示处理后的图像。"BrightnessSlider"滑块的回调函数会根据滑块的值调整图像的亮度，并显示处理后的图像。在本例中，我们将使用一个按钮来加载图像，一个滑块来调整图像的亮度，并在图像显示区域中显示处理后的图像。在本例中，我们将使用一个按钮来加载图像，一个滑块来调整图像的亮度，并在图像显示区域中显示处理后的图像。
matlab图像特征提取
11-13
好用的matlab图像处理程序，主要是特征提取方面的
MATLAB图像处理-特征提取
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04-01 2万+
1.图像的边缘检测原理 图像的边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合
利用Matlab提取图片中的数据（pdf+源码image2data
04-17
找到了利用Matlab提取图片中的数据的源代码image2data，打包上传分享。 原简介： 从事科研或者工程的人员在文档撰写过程中，常需要将文献中的曲线与自己的结果对比，为获取原始数据，一种常用的办法是手动描点，即将原始曲线放大然后打印出来，选取一定数量的点，读出其横纵坐标，然后重绘。对于较为平坦的曲线，这种方法当然可行，但当曲线数量增加，曲线变化复杂，这种方法工作量可想而知。前段时间由于原始数据丢失，仅剩几十幅图片，本人尝试过手动描点，经历几个小时奋战，实在无法继续，索性转向matlab，借助其强大的数据处理能力，编写了两个GUI的小软件image2data、data_poly提取数据，如今大功告成，遂于大家分享。 原作者邮箱yc97463240@126.com
基于Matlab GUI的数字图像处理系统设计
04-19
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基于 MATLAB_ GUI 的图像处理系统_GUImatlab_GUI图像处理_GUI图像处理_gui图像_基于MATLAB
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基于 MATLAB_ GUI 的图像处理系统,基于matlab的gui数字图像处理,matlab
09-11
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优快云海神之光上传的代码均可运行，亲测可用，...特征增强分割:超像素SFFCM图像分割、关键像素点FLICM图像分割 智能算法图像分割：遗传算法、灰狼算法、人工鱼群、贝叶斯、北方苍鹰、萤火虫、和声搜索、粒子群、蚁群算法
利用Matlab提取图片中的数据
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matlab提取图片中的物体并生成多个物体
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基于matlab提出图片中的单物体，然后复制多个此物体生成与图片中不同的位置，已经测试过可以使用，项目中提供素材。
matlab gui 读取图片的小例程
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别人做的，我分享而已，感谢原作者 界面很简单，读取一个图片并显示
用 matlab 对图像进行局部提取（一）
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03-09 4万+
现在有两张蝴蝶图（如下图），对黑白蝴蝶图命名为 a.jpg ， 彩色蝴蝶图命名为 b.jpg。 目标是取出来b图中的彩色蝴蝶，其他部分不提取。 代码如下： clear;clc;close all; a=imread('a.jpg'); %a是灰度图。（因为黑白图，其矩阵里元素的值都是0和255） b=imread('b.jpg'); %b是原图，也是三维的彩图 figure,imsh...
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图像提取 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
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图像特征不论是对传统的图像处理，还是机器学习，都具有不可替代的地位和作用。图像特征其实就是可以用来刻画图像的像素集，这些像素和周围像素的变化幅度比较大。例如当你 走在路上遇到了一个熟人，你是如何判断对方是你的熟人呢？其实在很多情况下你是看脸的，对，就是看脸，看脸的轮廓、鼻子、眼睛等，而这些信息就是图像的特征，也称为图像的边缘特征。这些所谓的变化幅度比较大的像素，其实也就是变化率的绝对值比较大的像素，而大家都熟知变化率其实就是导数。本文从图像特征的数学原理出发，详解了基于matlab的图像特征提取的数学原理和
用 matlab 对图像进行局部提取（三）
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问题描述： 详见我的博文： https://blog.youkuaiyun.com/wuli_dear_wang/article/details/88370186 方法三： 代码如下： clear,clc,close all; a=imread('a.jpg'); %a是灰度图。（因为黑白图，其矩阵里元素的值都是0和255） b=imread('b.jpg'); %b是原图，也是三维的彩图...
基于Matlab代码图像检测（分割、特征提取）、各种特征提取
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09-22 1452
在当今数字化时代，图像处理和计算机视觉技术变得越来越重要。图像检测是计算机视觉领域的一个关键任务，它涉及到从图像中识别和定位特定目标的过程。而图像分割和特征提取则是图像检测的两个关键步骤。图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。它可以帮助我们更好地理解图像中的内容，并为后续的特征提取和目标识别提供更准确的信息。常见的图像分割方法包括基于阈值的分割、区域生长法、边缘检测和基于图割的分割等。特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，以便于后续的分类、识别和检测任务。
基于matlab基于gui图像边缘提取
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### MATLAB GUI 图像边缘提取方法 #### 使用MATLAB GUI 实现图像边缘检测的功能模块化设计[^1] 为了实现在MATLAB中的GUI上完成图像边缘提取的任务，通常会创建一个具有多个组件的图形用户界面。这些组件包括用于加载图片的按钮、显示原图和处理后的图像区域以及执行边缘检测操作的控件。 #### 基于MATLAB GUI 的图像边缘提取流程[^2] 当涉及到具体的图像边缘提取过程时，在MATLAB环境中利用其内置函数与自定义脚本相结合的方式来进行开发。对于边缘检测而言，可以选择不同的算子如Sobel、Canny或是Laplacian等，并通过编写对应的回调函数来响应用户的交互动作并更新界面上的结果展示区。 #### Laplacian 算法的具体实现方式[^3] 针对拉普拉斯（Laplacian）算法来说，这是一种常用的二阶微分算子用来突出图像中灰度急剧变化的地方即所谓的“边缘”。下面给出了一段简单的代码片段展示了如何应用此技术： ```matlab function p = laplaceEdgeDetection(r) % 对输入矩阵 r 应用拉普拉斯变换计算新的像素值 [rows, cols] = size(r); for ii = 2 : rows - 1 for jj = 2 : cols - 1 p(ii,jj) = ... double(r(ii,jj+1)) +... double(r(ii,jj-1)) +... double(r(ii+1,jj)) +... double(r(ii-1,jj)) -... 4 * double(r(ii,jj)); end end % 处理边界情况 (这里简单填充0) p([1,end], :) = 0; p(:, [1,end]) = 0; end ``` 该函数接收一幅二维数组形式表示的灰度级图像作为参数`r`, 并返回经过拉普拉斯运算之后得到的新图像数据 `p`. 注意到为了避免越界的错误发生，在循环遍历过程中跳过了最外层一圈的数据点；而对于那些位于边角位置上的特殊情形，则采取了直接赋零的做法以简化逻辑。
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