matalb中的wden函数_《淫巧系列二》MATLAB中直接调用Python

本文介绍了如何在MATLAB 2016a环境下,通过调用Python 3.8的opencv模块,计算两幅图像之间的运动向量(MV)。在MATLAB中编写Python接口PYIO.py,处理数据类型转换,确保数组以一维形式传递。经过测试,MATLAB成功调用Python函数并生成了相应的图像验证结果。

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软件环境:

windows 10

MATLAB 2016a

Python 3.8

代码功能简介:在Matlab中直接调用python函数,实现利用python的opencv模块计算输入两张图像直接的MV(flow)。

在MATLAB中查看python版本:

pyversion

12d1d49d7af231f46af5679ba229c896.png
isloaded表示是否已加载Python,如果已经调用了Python相关模块,isloaded就变为1

编写Python代码PYIO.py:

## 输入:一对图像与其高宽;
## 输出:图像直接的相对运动矢量;
def MATIO_Flow(base,ref,hgt,wid):
    base = np.array(base) ##Matalb传参输入为一维array的类型,需要转为np.array的类型
    ##将一维数据转为图像的二维格式,需要注意Matlab中是按列存储数据,而Python中转为按行->(wid
### MATLAB 中 `butter` 函数的使用 #### 语法说明 `butter` 函数用于设计巴特沃斯模拟和数字滤波器。基本调用形式如下: - `[b, a] = butter(n, Wn)` 返回 n 阶低通或高通离散时间巴特沃斯滤波器的分子 (`b`) 和分母 (`a`) 多项式系数向量,其中 `Wn` 是归一化截止频率[^2]。 - `[b, a] = butter(n, Wn, 'ftype')` 设计指定类型的滤波器,`'ftype'` 可以为 `'low'` 表示低通滤波器,`'high'` 表示高通滤波器,还可以是带通或带阻滤波器。 - `[z, p, k] = butter(___)` 返回零点、极点以及增益的形式表示滤波器,适用于进一步分析或转换到其他域中。 - `[A, B, C, D] = butter(___)` 将返回状态空间表达式的矩阵 A、B、C 和 D 形式下的滤波器模型。 #### 示例代码 下面展示如何创建一个三阶低通巴特沃斯滤波器并绘制其频率响应图: ```matlab order = 3; % 滤波器阶数 cutoff = 0.2; % 截止频率(相对于奈奎斯特频率) [b, a] = butter(order, cutoff); % 计算滤波器系数 freqz(b, a); % 显示幅度和相位响应图表 ``` 这段脚本定义了一个具有特定阶数和归一化截止频率的低通滤波器,并通过 `freqz()` 命令可视化该滤波器的特性。 为了更全面地理解滤波效果,也可以像这样计算幅频特性和相频特性曲线: ```matlab w = logspace(-1, 1); h = freqs(b, a, w); mag = abs(h); phase = angle(h)*180/pi; subplot(2, 1, 1) loglog(w, mag) grid on xlabel('Frequency (rad/s)') ylabel('Magnitude') subplot(2, 1, 2) semilogx(w, phase) grid on xlabel('Frequency (rad/s)') ylabel('Phase (degrees)') ``` 上述代码片段展示了如何利用 `freqs()` 来获取连续系统的频率响应数据,并分别绘制成对数坐标系中的幅值与线性坐标系中的相角变化趋势图[^3]。
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