Cche的博客

用法：L = bwlabel(BW,n)返回一个和BW大小相同的L矩阵，包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签，这些标签的值为1、2、num（连通区域的个数）。n的值为4或8，表示是按4连通寻找区域，还是8连通寻找，默认为8。4连通或8连通是图像处理里的基本感念：而8连通，是说一个像素，如果和其他像素在上、下、左、右、左上角、左下角、右上角或右下角连接着，则认为他们是联通的；4连

参考链接：https://cn.mathworks.com/help/vision/ref/insertshape.html?requestedDomain=cn.mathworks.com#inputarg_shape

先明白strcat函数的定义： 定义strcat 即 Strings Catenate，横向连接字符串。语法 combinedStr= strcat(s1, s2, ..., sN)应用场景这个函数经常是用在批量处理的时候，这时候我们需要用到for循环，然后这个函数能够让变量跟路径产生一些关系，这个时候我们就可以对其进行批量化的操作给出一个例子 for i = 1:50 file

参见链接：http://www.ilovematlab.cn/thread-262603-1-1.html%寻找不包括孔连通域的边缘，并且把每个连通域的边界描出来[B,L] = bwboundaries(bw,4); figure;imshow(label2rgb(L, @jet, [.5 .5 .5]))hold onfor k = 1:l

参考链接：http://www.ilovematlab.cn/thread-53313-1-1.htmlcat：用来联结数组用法：C = cat(dim, A, B)       按dim来联结A和B两个数组。          C = cat(dim, A1, A2, A3, ...)    按dim联结所有输入的数组。          EXP: a=cat(3,A,B) 左括

[plain] view plain copy print?a=[1 2 3 4 5];  b=[3 4 5 6 7];  c=[2 4 6 8 10];  ismember(a,b)  [lia,lib]=ismember(a,c)  直接复制代码到MATLAB运行窗口，可以看到结果如下：ans = 

转自作者：点击打开链接MATLAB实现CNN一般会用到deepLearnToolbox-master。但是根据Git上面的说明，现在已经停止更新了，而且有很多功能也不太能够支持，具体的请大家自习看一看git中的README。deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码Auto

pixeldup(m,n)————%pixeldup函数是将图像扩大m*n倍，通过复制每个像素点m*n次。imshow(pixeldup(f,8))：f=1时，就是将每个像素扩大8倍；如果f 为图像长度上或者宽度上的像素，那么就是长度上扩大或者宽度上扩大

matlab函数_连通区域1、 matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式：BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下使用8邻域。算法：(1)Determine the connected components.L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the

亲测有效。 clc;clear all;rootdir='C:\Users\Cche\Documents\pic\pic1\';subdir=dir(rootdir);for i=1:length(subdir) subdirpath=fullfile(rootdir,subdir(i).name,'*.jpg'); images=dir(subdirpath);...