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阈值法进行边缘检测matlab
Jewson、: function I=percentile2i(h,P) %PERCENTILE2I Computes an intensity value given a percentile. %I=PERCENTILE2I(H,P) Given a percentile,P,and a histogram, %H,this function computes an intensity,I,representing the %Pth percentile and returns the value in I.P must be in the %range [0, 1] and I is returned as a value in the range [0, 1] %also. %Check value of P. if P<0||P>1 erro('The percentile must be in the range [0, 1]'); end %Normalized the histogram to unit area.If it is already normalized %the following computation has no effect. h=h/sum(h); %Cummulative distribution. C=cumsum(h); %Calculations. idx=find(C>=P,1,'first'); %Subtract 1 from idx because indexing starts at 1,but intensities %start at 0.Also,normalize to the range [0, 1]. I=(idx-1)/(numel(h)-1);
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weixin_57622668: 现在是 percentile2i 无法识别
阈值法进行边缘检测matlab
Bigwin01: tofloat 应该不是内置函数，我看我这是[code=plain] function [out, revertclass]=tofloat(in) %tofloat convert image to floating point identity=@(x) x; tosingle=@im2single; table={'uint8', tosingle, @im2uint8 'uint16', tosingle, @im2uint16 'int16', tosingle, @im2int16 'logical', tosingle, @logical 'double', identity, identity 'single', identity, identity}; classIndex=find(strcmp(class(in),table(:,1))); if isempty(classIndex) error('Unsupported inut image class.') end out=table{classIndex,2}(in); revertclass=table{classIndex,3}; [/code]
阈值法进行边缘检测matlab
weixin_57622668: 你好博主，请问在4中无法识别 tofloat 要怎么解决？
基于区域的图像分割matlab
Octopus.YU: f=padarray(f,[Q-M,Q-N],'post');怎么老是提示要非负呀

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