qq_31764341的博客

视频拆解成帧clc;clear;%% 读取视频video_file='C:\project\data\WeChat_20220311210748.mp4';%% 指定存储文件夹 不存在则创建folder = 'WeChat_20220311210748';if ~exist(folder,'dir') mkdir(folder)endvideo=VideoReader(video_file);frame_number=video.NumberOfFrames;%% 分离图片

关于矩阵乘法的推导左行右列对M * N阵，左乘M * M右乘N * N关于生成对角阵函数diag(N_array);% N_array 列数组中的内容作为方阵的对角线生成对角阵diag(N_array,1);% 第一列插入0，从第二列斜着开始生成对角diag(N_array,-1);% 第一行插入0，从第二行斜着开始生成对角 都是正斜着生成关于对应项相乘kron 函数支持3 * 181和 10 * 181 这样的数组对应项相乘举个例子t1 = [1 2 3; 2 3 4];t2 =

姑且把原理贴出来有空的时候我会把原理敲一遍的，不过姑且贴出来网上找的原理是求微分的，不过这个直接作差，感觉有区别，但可能不大吧，这个实现是比较简单据说应用是轮廓提取，感觉效果不错贴一下代码导入灰度图，这里灰度图是一张700*500的图像前面是矩阵移位操作挺无聊的 ，随手记录下，方便以后的matlab矩阵相关开发，随手积累点代码load I.matfigure,imshow(I,[])N = 500;M = 750;Ih = zeros(M,N);Iv = zeros(M,N);

16位图像matlab直方图均衡化前言8位图 histeq函数16位图 代码参考：前言如果，如果你要做的是8位图直方图均衡化，别看了。前方左转查查histeq怎么用，挺简单的，另我是个新手，不会用matlab，所以在这里记录下histeq怎么用，不看往下翻。8位图 histeq函数16位图 代码function [img2] = a(img) img1 = double(img); [r,c] = size(img1);%获取图像的高r和宽c %统计图像中每个灰度级出现的次

matlab求正切 反正切 随笔tan函数测试tan(0) % 0tan(45) % 1.6198tan(pi/4) % 1可以看出 matlab的输入单位是rad弧度 弧度和角度的换算单位为1 rad = 180/pi o1o = 1*pi/180 rad同理atan函数测试atan(0)% 0atan(1)% 0.7854180*atan(1)/pi% 45atan函数得到的也是以rad弧度为单位的结果，换算用第三行...

初级操作整理创建一个一维数组zeros(1,n)%建立一個一行N列的一维数组创建一个正弦数组Si = zeros(1,n)i = 0;for j = 1:Ni = i+1;Si(i) = sin(2*pi*i/N);end显示一下看一眼plot(Si)FFT使用代码找到了一个理想的FFT处理的代码，%% 两个频率分别为15HZ 和 20HZ 的正弦信号[1]Fs=500;%采样率f1=15;f2=20;t = 0:1/Fs:1-1/Fs; %以1/Fs为步距从0取

matlab 数组操作自记翻转操作转置旋转翻转重排查找元素翻转操作转置m1为 m转置 m = [1,2,3;4,5,6] m1 = m'旋转旋转90°，和转置结果不同 m = [1,2,3;4,5,6] m2 = rot90(m)旋转180°，270°,360°…n以此类推m3=rot90(m，2)翻转左右翻转m4=fliplr(m)上下翻转m5=flipud(m)重排m6=reshape(m,6,1)m7=reshape(m,1,6)查找元素...