. z$ V/ w3 e6 K% B: \ D8 n+ ^" K% b在中学学习美术时,我们都知道红、黄、蓝是三原色。通过这三个颜色的颜料画在一起叠加即可组合成任意一种颜色。在计算机里,也类似,但三原色不再是红、黄、蓝,而是红(R)、绿(G)、蓝(B)。在计算机里通过控制这三个颜色的量组合在一起,也可以合成任意一种颜色,于是就有了RGB图。RGB图像里,每个像素点由三个数值控制颜色,分别对应红、绿、蓝的分量大小。范围一般也为0~255之间,0表示这个颜色分量没有,255表示这个颜色分量取到最大值。例如:某RGB图中一个像素点的红、绿、蓝分量均为255,则根据光学叠加的理论可知,该点为纯白色。 2 D1 o& D' D" h3 D3 k. m5 N6 b z
8 z; T2 x4 W v1 w, Z
HIS图像每个像素点由色调、饱和度、亮度决定。相比较之下,在数学建模类题目里并不常用。$ U: d' b9 |" ~9 |8 C
$ B- L- i D3 ]: P: _
相关实例与代码:" J! r5 C% K! Y/ U
+ F. m! E4 K5 N* Q
(1)假设matlab中有一张RGB图像存放于变量pic中,将其转化灰度图像。 ; w' E8 _0 c* O" b2 U3 K2 n/ G* m2 I- N5 v% B, U/ M: J$ i
newPic= rgb2gray('pic')0 B3 a6 n) D- R: C3 D/ r
10 `. U* g2 v- }+ P
注:rgb2gray函数中的2,按照英文读作two,与to同音。这个函数读为rgb to gray,同理,其他图像存储类型转化函数也类似此函数。8 w' c x5 i5 K' j/ e
5 q! T" N8 O- |
(2)生成一幅128*128的RGB图像,该图像左上角为红色、右上角为蓝色、左下角为绿色,右下角为白色。, h: f4 U! P& I8 }# V8 E
7 K8 w3 ]) @0 _. ~( T
代码:- I, P1 `6 c8 T( m' X2 u, M
8 ^0 W7 r( P+ K- J$ |; H, W
clear;clc; 1 d: D" q k; z5 S1 ]! l7 @picRed=zeros(128,128); %初始化RGB红色分量为0矩阵7 K" ?+ [0 _# h( ]- j/ p% Y6 V+ Q
picRed(1:64,1:64)=1;0 H! d Z% k1 P5 j
picRed(65:128,65:128)=1; %令左上角、右下角的红色分量值为1) W& ?' y$ z) h3 `7 A8 ^
picGreen=zeros(128,128); %初始化RGB绿色分量为0矩阵* C4 p6 P7 U+ @8 j$ P. m6 y9 T$ s
picGreen(65:128,1:64)=1; * ], z& c, N& }9 rpicGreen(65:128,65:128)=1; %令左上角、右下角的绿色分量值为1 ) t+ L$ ?, N# f8 F8 G6 mpicBlue=zeros(128,128); %初始化RGB蓝色分量为0矩阵 9 M+ a% d8 m! ipicBlue(1:64,65:128)=1;3 p0 g! ^. X& J& Y8 p
picBlue(65:128,65:128)=1; %令左上角、右下角的蓝色分量值为18 O. Z$ y: w# u- V8 V
pic=cat(3,picRed,picGreen,picBlue); %合成RGB分量' H3 q7 q# d0 o6 m+ [: q
imshow(pic);title('生成图像'); %显示图像 + N4 w6 d: X9 A8 S. h+ ?1 0 W* k7 s( f# H/ r( d) J$ t" b% X. U2 8 v4 K! R1 c& a# J1 w3% T8 m" a: }% o: X/ m
40 T* N# u* h1 F" J+ @; E' u% {
5% t# C* M/ o& z( Z5 l. P
6) P, c0 Z, `. [
7) t9 ?4 p# n$ n9 `
8 . V) t6 Y2 M; ]- G" u9 i: M0 r. F3 C5 {* l' o3 S' L4 U10 G( X3 F: K! f: }2 C ?114 d4 E" j z* `7 ^- {
12+ t* i K5 _- R" W! X
结果: 4 R! U; L! h! d6 P5 _ / R8 M, z, {# I6 m, v8 T5 Q分析: 0 \8 e8 }% ^# \0 rRGB图像存在红,绿,蓝三个颜色的通道。每个像素点由这三个通道的强度合成决定颜色。根据光学理论,当红色分量为255,其他分量为0时,呈现出红色;当绿色分量为255,其他分量为0时,呈现出绿色;当蓝色分量为255,其他分量为0时,呈现出蓝色。当三通道的颜色分量全为255时,显示出的颜色变为白色。同理,当三通道分量全为0时会显示黑色。 ^% a6 o/ {3 T- }8 N- k$ e; e
% l* w0 J& V: w5 P; @' |
二、数字图像的读取与显示。) c# v# t3 Z3 n7 I
: h3 f+ [* s3 ^2 N
(1)图像读取——imread % h2 |- Y- ]- L. p" V1 S0 s1 L2 O) [ \4 c/ Z# [- F9 ?$ Y9 w& X
Matlab自带参考文档里imread的用法介绍: / z6 n- m/ |! a" C E( {5 F6 h. z5 s7 a! ~
imread - Read image from graphics file ! x9 E. ]9 y7 _2 J3 `' u) h+ O' D ' ?1 G* f- w0 }- s, o This MATLAB function reads a grayscale or color image from the file specified by4 r1 ?" y1 |7 z; v1 z
the string filename.' S6 y! W6 H$ c: [
+ j; ~) u" i6 n6 r
A = imread(filename, fmt)& T( U9 y9 ~' B
[X, map] = imread(...) + F1 ?: O0 Z+ j; v' p" @( C [...] = imread(filename) ) v, P0 K2 e$ @3 K! q) s3 v J. M- ~ [...] = imread(URL,...)8 h, n! q; G" L) [3 H
[...] = imread(...,Param1,Val1,Param2,Val2...)" ]' i5 j5 f9 S: m6 Z3 o7 V
17 B- z; E4 x6 O0 Q
2' b8 w4 x- p% e* r% _! J
3 % F, V( N5 S2 b4, I- g; ?' H! k1 ?
5 P {. z2 I& G1 u% r. B6 5 l! l6 D2 G% s7 \: N7 E: X8 z7 . v2 K3 S; o* b; B8 2 {; y L' J7 A1 x, @9 " ?) o0 @ i0 r10$ F6 o* D7 M) @# p2 ]
以其中一个常用的用法为例: l8 A0 ?, {. X2 ?9 G
3 ?7 {, d7 L/ y
[...] = imread(filename) 7 Z, ~6 F% A, h1 k14 F5 I& _9 q3 k( o7 C, L/ P
其中filename为待读取图像文件名。若该图像不在matlab默认路径下并不与当前运行.m文件同目录时,需要手动添加路径名。* M- G3 S9 D8 o i6 f3 m
% e+ y3 w w+ ]( h: a( z. {% f- {
实例:: n8 O5 C( E& i! @8 m# Y
& y+ z* Y& s) P( y+ ^! z4 l& E# h>> pic=imread('E:\1.jpg')& v( I2 D: ~8 I2 ?
1 0 }0 W' x& N0 Z9 {该代码将E盘下的1.jpg文件读入了matlab,用变量pic存储。( V8 B, k, Q; O# j5 ` z
/ L& H# n o4 I% a X& Q
(2)图像显示——imshow) l0 ^$ T- a9 g0 Z; P' a R
( n/ r+ T: i6 U/ N% U- SMatlab自带参考文档里imshow的用法介绍:' [) m) D3 O q& I: |; [
/ S4 j7 S' w s) h, F0 aimshow - Display image ) S# }1 t1 ?5 H% y. i1 n; y& H. K4 k U- ^; s
This MATLAB function displays the image I in a Handle Graphics figure, where I 5 b8 Q/ r; X+ g% O is a grayscale, RGB (truecolor), or binary image.0 `3 b6 V6 Y" }) b
( h8 b k4 _: {: v- R imshow(I)$ b) o) C3 `5 @+ k2 w( w {9 d
imshow(I,RI) - P& {2 b. ]0 a imshow(X,map) ' z6 P) r* G! D( h" v5 }4 ]. W) f imshow(X,RX,map) . h T1 b0 J% f9 ^, O: h. ~$ [& O2 ~ imshow(filename)7 _2 O6 |" J" ]0 ]
imshow(___,Name,Value...)) }! H( a% U8 u! E7 ~9 l
imshow(gpuarrayIM,___) % j( X% X+ x8 \ | imshow(I,[low high])( }4 N( q, c/ J" N
himage = imshow(___) $ u- p0 N' f- ]7 b7 U1 % \6 _1 K+ H l9 d1 p2 : ]" D6 R8 w( h* k9 C* E3 ! {6 h/ r8 z) f6 O' n9 s4/ y. @" ?, p' B5 X7 S
5 s2 j8 q Y, k. G" E) ?* n
6; B1 _( e n) x1 o/ ~; o
7 4 t% I3 b6 s: ?9 K+ x' m8 / ^$ y9 \& \- @9 [+ P& t! k1 W* {. h9, B7 t, N* f1 _6 E
10 ' q' |5 ?. o+ a; i) J9 ?) c1 G11+ c5 y) F; u% d$ t3 o9 @
12 2 P$ d+ w4 _! E8 @4 m1 E13 : b1 y. o |4 G, X, |0 Z6 d14 . K& }; \: @* R$ Y/ d以其中一个常用的用法举例: ( V+ m8 h; K9 r7 F7 i # l- O# t8 G8 F8 z8 m. [imshow(I) % L9 W5 }' u% T" A0 b1" }: l% T$ m6 @, a
其中,I为一个矩阵。该函数将把该矩阵所代表的图像显示出来。 $ g. q- u8 t- e! z$ u# v. Z/ i. Z2 N# u8 Z8 V, e# ]5 C
注:并不是只有读取的图片所生成的变量才可以显示出图像,一般而言自己创建的、符合要求的矩阵均可通过该函数显示出其代表的图像。' Y- p& J/ R& D! W' x# ^
/ m4 M* r+ V$ |6 M% N; Z' k
(3)批量获取图像' V+ r& s( J2 b5 K. }
9 @" n7 K9 V% E- d5 D
在做题的时候,有时会需要读取一个文件夹里的所有图像。输入几十行imread的确是一种方法,不过非常低级。此时应使用批量读取图像的方法。 . x' f, s- w3 A9 W2 S$ m- _0 _( J r, x" P3 D: Y% C
首先需学习dir函数,可以通过它获取当前文件夹下的文件名等信息。在此列出其几个常用用法:+ ? ~( r, g8 N! S" `4 v& n9 \. x z
$ k* V2 O# Q! ?% I/ y filepath=dir('.') %列出当前目录下所有子文件夹和文件4 ^, D* f- u! i
filepath=dir('E:\matlab') %列出指定目录下所有子文件夹和文件5 \8 k. n' \/ S
filepath=dir('*.m') %列出当前目录下符合正则表达式的文件夹和文件) ?5 M2 n9 B1 T) J5 R7 P& G* S5 N
1 % n1 x. r6 J. m- k2 ) E; q, V) Z% `) N% E! m% w( Z3 . A" J# s: \, A+ u变量filepath用于存放dir函数返回的文件信息。filepath变量不再是一个单纯的数值矩阵,而是一个面向对象的对象矩阵。每个对象包含name、date、bytes等属性。可通过filepath.name调用文件名。9 |. {$ o1 W1 w4 s2 y8 P7 W
9 e! M% u1 E( J0 ]0 U# ~( _6 m有关正则表达式的知识在此不详细叙述,上述dir函数第三个用法中的正则表达式*.m表示所有文件名以.m结尾的文件。 ) Y' l: c# R% x7 a# w9 v/ e, W4 i/ f" C3 R
以本校2017年新锐赛题目为例,将文件夹中20个图像统一格式、分别命名为1.jpeg~20.jpeg后,可用如下代码读取:2 O. o6 l% X1 e8 O
2 Z2 w1 o% e+ {' o
for i=1:20 & {( V( B/ n- s$ M1 Y imageName=strcat('附件1:英文纵切\',num2str(i-1),'.jpeg');, l# T% N2 P. O* a A' K% T
pic(:,:,i)=rgb2gray(imread(imageName)); 1 V" @5 z! e% }: U5 p5 L3 }end2 q7 ]" c3 y- j# K- \4 ^
1( n6 v- _& [& ^- N& o
2* Z+ |9 j" s; \6 e) T
3( u2 H, s1 K$ `$ K+ m
42 _* T4 H% V) C7 ^; `* t/ G, H
此代码读取了文件夹中的20个数字图像文件并将其转化成了灰度图像存储于三维变量pic中。最高维数字代表第几张图。 & g/ u6 ~' E& S0 u8 H 0 m1 t; ]* `: s! p1 `+ ?若不事先手动统一名称,可用如下代码读取:3 J" {; T! }) s
6 W) M( _ L: j; T& gfilepath=dir(‘*.jpeg’); : C. @* V& T7 {
for i=1:size(filepath) . p- Q6 s0 [ G. [ filename=strcat('附件1:英文纵切\’,filepath(i).name); + {; E/ U v1 r. m; S+ a
pic(:,:,i)=rgb2gray(imread(filename)); 1 p+ h4 ?0 p! t1 k* W$ `+ X" Vend+ s$ _" T$ p2 o e, a8 W
1 8 f) m/ }5 I& T( V" W2* O4 b2 |. Y4 K7 R) f( X7 K8 F
3/ [ k4 |* ?6 [! ^1 R# K
4# s/ e3 `6 W' T, e" e( D
5 * F6 [$ v2 |- l1 U. i( K三、数字图像基础操作。* k+ x8 o! ~3 e1 B2 I& W
1 V5 G3 T& u6 k) F+ O(1)水平镜像- M8 E3 {$ w: Y
) |# c2 }' V2 V |9 R6 Z& c
代码: & A0 }9 @9 w2 c _3 C: l; o2 [3 l. V9 h# A! F+ A& m* r
I=imread('1.jpg'); % 读取图像1.jpg $ D; v7 Q+ h) x" X, Msubplot(1,2,1); % 画1行2列的子图的第一部分 . f5 V- L& r; }4 s8 ^" N A0 R pimshow(I); % 显示图像; x0 U0 }& e" [! z" i5 m, {
title('原图'); % 添加标题“原图” ; D; K8 r: l: T4 KI=double(I); % 将I图像中灰度值转化为double类型 ( d; T7 k! {2 Q3 OH=size(I); % 将I图像大小赋值给H $ w6 w' ~# z1 n- i' r% fI2(1:H(1,1),1:H(1,2))=I(1:H(1,1),H(1,2):-1:1); % 行坐标不变,列坐标反转" L$ e Z9 u$ c* v; c' h( y" N
subplot(1,2,2); % 画1行2列的子图的第二部分 v5 V2 o: @* N9 l, m$ Fimshow(uint8(I2)); % 显示图像 $ m; h; ~$ I4 u0 _* {& ]3 ^9 jtitle('水平镜像'); % 添加标题“水平镜像”# ^4 n; R* K- P3 n/ S* n" Q
12 T# E, X* m8 @+ {8 d: P% T4 k2 m
25 c2 }5 ]" p, L5 z/ P, O
3 3 z9 U9 q2 A& t. d" _0 l! k. a0 B48 [: w2 M& Z- D8 b! I; E
5 , M' k$ j6 r( [9 D3 Q, N5 L6' X6 T/ q$ s4 f
73 V, \- e) N; f0 a* Y) m
82 Q, p% F) J4 |7 m& c& g
9 ( @ P7 o$ a: }10* j4 G# }1 E2 b( e% G. i& ~
结果: 1 d4 `- o! l0 }8 p
7 \ v# @0 `2 Q' O(2)大小变换——imresize 3 q! d3 y' |! J" d5 ^ " J' g4 {, s7 b" s5 a: M' fnewPic=imresize(pic,[200,200]) 5 f0 X1 H& v4 `) a4 y! U7 o% G# |1 + s3 _+ L7 s- c# K/ X' U/ Z% J此代码将存放于matlab中的图像变量转化成了200*200大小像素点的新图像,并存放于变量newPic中。8 A! u8 d- A N# `# Z* [7 ]8 L: [) C
8 p; R8 D; I3 G9 Y: T2 X c
(3)旋转——imrotate% P7 j1 F) T5 R
( u+ P! v4 G1 K8 i, R: ?, Y/ r5 Y
B=imrotate(A,angle,method,’loose’); ; u8 R4 D9 V6 n, y7 t9 q B=imrotate(A,angle,method,’crop’); p5 R8 F" C# d: u1 u5 e( H; Q 解释:angle为旋转的角度(默认逆时针旋转)+ M1 A) a0 x+ q% s5 C' A$ r% i
method为插值方式 R& D) ^) i1 d
loose:当图片旋转一定角度之后,若使得图片超出范围大小,不剪掉超出部分/ q! X7 p; i% Y% u- ~
crop:当图片旋转一定角度之后,若使得图片超出范围大小,剪掉超出部分 + E/ T F. B9 \& j/ _1 I, U9 m6 A4 t. ?) B
2 + @' n3 r7 ?( ?1 G, r" Z3 # V/ y) d# _$ g# I' x u. f43 Z. ^( t& l' b% ~
5, c) a- Z7 _( ]3 }7 W l
6+ k. |9 k+ L" _5 f* e; B3 [
举例:! u6 F, G. m3 R& U
- L( p0 L8 e. a7 C0 _clear;$ q8 T7 p [9 [; |4 u
pic=imread('1.jpg'); 8 F5 D, N5 j' f) I6 I& z I' Zpic_new1=imrotate(pic,45,'nearest','crop'); ' L7 m- S2 B( A' A! o/ L8 ~% apic_new2=imrotate(pic,45,'nearest','loose'); % V& j4 X; ^" ~% M& {$ J5 o! S# }8 g8 u
subplot(1,3,1); 1 ^" m- ?0 R' X7 a* \/ c. H
imshow(pic);, t4 U1 v2 M6 m6 W! R: g
title('原图');6 C% e4 [' M# N* Y; q
subplot(1,3,2);' i) V3 u( j+ Q4 \4 L
imshow(pic_new1); $ `; E: O9 [( N# ~ c2 E+ \( N& t9 Xtitle('crop'); , y* l2 \ h1 U( `subplot(1,3,3); ; L/ R0 O+ o, h2 Y; Fimshow(pic_new2);# f7 S3 V) w5 N# { `
title('loose'); + K9 [# N8 G' t6 y- y s+ T10 O8 \, d2 N. J/ u1 F
24 z; Y! ~4 i0 V; j5 \
32 s8 z* a8 J1 x
4 i5 T7 ^; P1 K. \% Q) S/ M, s
5 2 s# A) L- E1 v+ p: R6 u' Z9 E6% W! H8 l9 {) f& l$ @" n7 L
7; l4 y- J& F$ z9 i/ F7 r" x4 O: W
8# k, E6 i! q- `2 X1 Q
9: \; R6 t/ d j# M3 t$ J
10 * K2 D- R) @) S* R9 P t2 |; n3 U112 K& Q! B3 Q( q3 z1 W
12+ B! ]# K3 B3 Z- z
13 7 k- V2 u- G( N5 w3 J( k( I运行结果: 9 F4 u+ | ?: |9 D1 `! E$ U( G/ ]+ H$ Q: p" \3 w) I
除此之外,数字图像还有多种滤波、频域变换、角点检测等知识,设计数字图像处理专业课知识且在数学建模中用的不多,在此不介绍。. y# }. K, L. O* d
--------------------- . u0 g2 V* A) g% e. v8 ?& f) V+ z! ^
作者:bit_xzh ; Q) u$ X, Q6 O! t5 Q ` D# @来源:CSDN $ W9 [6 H, T5 e4 Z# e原文:https://blog.csdn.net/GregoryHanson/article/details/77802804 7 P J& i9 ~, G& {) y# P5 T" I
1 `: d" D/ O. s- y
$ S1 R: @2 K: r: L* d/ Y5 f
& m9 M& E0 O" V8 p: |+ n