(整理)MATLAB 标注连通域.

(整理)MATLAB 标注连通域.
(整理)MATLAB 标注连通域.

matlab 标注连通域

clear;

clc;

f=imread('c:\1.jpg');

gray_level=graythresh(f);

f=im2bw(f,gray_level);

[l,n]=bwlabel(f,8)

imshow(f)

hold on

for k=1:n

[r,c]=find(l==k);

rbar=mean(r);

cbar=mean(c);

plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10);

plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w');

end

主要概念:

1.

2.4连接 8连接

0 1 0

1 p 1 ===> 4连接,p为当前像素点。

0 1 0

1 1 1

1 p 1 ====》8连接,p为当前像素点。

1 1 1

3.bwlabel()函数

语法: [ L, num]=bwlabel(f,conn)

其中f是一副二值图像,conn用来指定期望的连接(不是4就是8),默认为8,输出L称为标记矩阵,参数num给出所找到连接分量的总数。

4.find()函数

该函数非常有用,会返回指定条件的索引值,在标记矩阵中的作用是返回对应对象的索引。

I = FIND(X) returns the linear indices corresponding to

the nonzero entries of the array X. X may be a logical expression.

Use IND2SUB(SIZE(X),I) to calculate multiple subscripts from

the linear indices I.

find(bwlabel(bw)==2)表示的意思是连通域2中的数值所在向量的位置。

5.mean()函数

求数组平均值

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 area of each component.

S = regionprops(L, 'Area');

(3)Remove small objects.

bw2 = ismember(L, find([S.Area] >= P));

2、matlab函数bwarea——计算对象面积

格式:total = bwarea(BW)

作用:估计二值图像中对象的面积。

注:该面积和二值图像中对象的像素数目不一定相等。

3、matlab函数imclearborder——边界对象抑制

格式:IM2 = imclearborder(IM,conn)

作用:抑制和图像边界相连的对象。若IM是二值图,imclearborder将删除和图像边界相连的对象。默认情况conn=8。

注:For grayscale images, imclearborder tends to reduce the overall intensity level in addition to suppressing border structures.

算法:

(1)Mask image is the input image.

(2)Marker image is zero everywhere except along the border, where it equals the mask image.

4、matlab函数bwboundaries——获取对象轮廓

格式:B = bwboundaries(BW,conn)(基本格式)

作用:获取二值图中对象的轮廓,和OpenCV中cvFindContours函数功能类似。B是一个P×1的cell数组,P为对象个数,每个cell 是Q×2的矩阵,对应于对象轮廓像素的坐标。

5、matlab函数imregionalmin——获取极小值区域

格式:BW = imregionalmin(I,conn)

作用:寻找图像I的极小值区域(regional maxima),默认情况conn=8。

Regional minima are connected components of pixels with a constant intensity value, and whose external boundary pixels all have a higher value.

6、matlab函数bwulterode——距离变换的极大值

格式:BW2 = bwulterode(BW,method,conn)

作用:终极腐蚀。寻找二值图像BW的距离变换图的区域极大值(regional maxima)。用于距离变换的距离默认为euclidean,连通性为8邻域。

7、regionprops统计被标记的区域的面积分布,显示区域总数。

函数regionprops语法规则为:STATS = regonprops(L,properties)

该函数用来测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。

L中不同的正整数元素对应不同的区域,例如:L中等于整数1的元素对应区域1;L中等于整数2的元素对应区域2;以此类推。返回值STATS是一个长度为max(L()的结构数组,结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量。

Properties可以是由逗号分割的字符串列表、包含字符串的单元数组、单个字符串'all'或者'basic'。如果properties等于字符串'all',则表4.1中的度量数据都将被计算;如果properties等于字符串'basic',则属性:'Area','Centroid'和'BoundingBox'将被计算。表1就是所有有效的属性字符串

二值图像连通域标记算法与代码

二值图像连通域标记算法与代码 这里列举二值图像连通域标记算法包括直接扫描标记算法和二值图像连通域标记快速算法 一、直接扫描标记算法把连续区域作同一个标记,常见的四邻域标记算法和八邻域标记算法。 1、四邻域标记算法: 1)判断此点四邻域中的最左,最上有没有点,如果都没有点,则表示一个新的区域的开始。 2)如果此点四邻域中的最左有点,最上没有点,则标记此点为最左点的值;如果此点四邻域中的最左没有点,最上有点,则标记此点为最上点的值。 3)如果此点四邻域中的最左有点,最上都有点,则标记此点为这两个中的最小的标记点,并修改大标记为小标记。 2、八邻域标记算法: 1)判断此点八邻域中的最左,左上,最上,上右点的情况。如果都没有点,则表示一个新的区域的开始。 2)如果此点八邻域中的最左有点,上右都有点,则标记此点为这两个中的最小的标记点,并修改大标记为小标记。 3)如果此点八邻域中的左上有点,上右都有点,则标记此点为这两个中的最小的标记点,并修改大标记为小标记。 4)否则按照最左,左上,最上,上右的顺序,标记此点为四个中的一个。代码实现: #include #include #include //连通区域属性结构 typedef struct tagMarkRegion { std::list MarkPointList;//点列表 RECT rect; }MarkRegion; //定义MarkMap 结构,用来存放等价对 typedef struct tagEqualMark { int MarkValue1; //标记值 int MarkValue2; //标记值 } EqualMark; //定义MarkMapping 结构,用来存放标记映射关系 typedef struct tagMarkMapping

matlab考试题及答案

%1、编制一个解数论问题的函数文件:取任意整数,若是偶数,则用2除,否则乘3加1,重复此过程,直到整数变为1。 function f=NO_1(X); Y(1)=X;k=1; while (X~=1) k=k+1; if (mod(X,2)==0) X=X/2; else X=3*X+1; end Y(k)=X; end plot(Y,'b.') end % 2、编制程序产生一个数组,满足:a1=1,a2=1,从第三个元素开始,每个元素等于前两个元素的和,直到数组的前后两个元素的比值比小于1e-4,并且以红色点线的形式画出这个数组。 clear; A(1)=1; A(2)=1; i=3; Z=1; while (abs(Z)>=1e-4) A(i)=A(i-1)+A(i-2); Z=A(i-1)/A(i); i=i+1; end plot (A,'r.') % 3、编写一个函数,能够产生分段函数。function y=test_3_1(X) if (X<=2) y=*X; elseif (X>6) y=; else y=调用分段函数,绘制曲线。 clear; i=1; for j=0::2; x(i)=j;y(i)=test_3_1(j)*test_3_1(j+2); i=i+1; end plot(x,y) % 4、在2pi周期内画正弦函数曲线,并加注坐标轴标识和标题,然后在3pi/4,pi,5pi/4处分别加入带箭头的说明性文本,最后加注图例。 clear; t = 0:pi/50:2*pi; n = length(t); y = sin(t); plot(t,y,'-bo','linewidth',1) xlabel('X');ylabel('Y'); title('正弦函数曲线'); text,, ' \leftarrow 3pi/4','FontSize',18); text,, ' \leftarrow 3pi/4','FontSize',18); text,,' \leftarrow 3pi/4','FontSize',18); hleg1 = legend('sin(x)'); % 5、A为任意一个n*m矩阵,写程序来计算A 中有多少个零元素,并输出个数。 A=input('输入一个矩阵 A = ') n=length(find(A==0)) % 6、A为任意一个向量,写程序找出A中的最小元素,并且输出这个最小元素。 A=input('输入一个向量 A = '); x=length(A); i=1; y=A(i); while (iA(i)) y=A(i); end end disp('最小元素是:') disp(y) % 7、某系统由四个典型环节构成,试根据四阶龙格—库塔公式,求输出量y的阶跃响应,取仿真时间Tf=10s, %步长h=。

(整理)MATLAB 标注连通域.

matlab 标注连通域 clear; clc; f=imread('c:\1.jpg'); gray_level=graythresh(f); f=im2bw(f,gray_level); [l,n]=bwlabel(f,8) imshow(f) hold on for k=1:n [r,c]=find(l==k); rbar=mean(r); cbar=mean(c); plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10); plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w'); end 主要概念: 1. 2.4连接 8连接 0 1 0 1 p 1 ===> 4连接,p为当前像素点。 0 1 0 1 1 1 1 p 1 ====》8连接,p为当前像素点。 1 1 1 3.bwlabel()函数 语法: [ L, num]=bwlabel(f,conn) 其中f是一副二值图像,conn用来指定期望的连接(不是4就是8),默认为8,输出L称为标记矩阵,参数num给出所找到连接分量的总数。 4.find()函数 该函数非常有用,会返回指定条件的索引值,在标记矩阵中的作用是返回对应对象的索引。 I = FIND(X) returns the linear indices corresponding to the nonzero entries of the array X. X may be a logical expression. Use IND2SUB(SIZE(X),I) to calculate multiple subscripts from the linear indices I. find(bwlabel(bw)==2)表示的意思是连通域2中的数值所在向量的位置。

基于FPGA的二值图像连通域标记快速算法实现

基于FPGA的二值图像连通域标记快速算法实现 摘要:在图像自动目标识别和跟踪过程中,首先对图像目标进行阈值分割提取,得到的二值图像通常包含多个连通区域,系统利用图像目标的形状特性对可疑高威胁的飞行目标进行自动识别。因此,需要对各连通区域块进行分别检测判断,本文采用改进的适合FPGA实现的快速标记算法对各连通域进行检测提取。 关键词:FPGA,二值图像连通域,快速标记算法,可编程逻辑 贺明 1 引言 在图像自动目标识别和跟踪过程中,首先对图像目标进行阈值分割提取,得到的二值图像通常包含多个连通区域,系统利用图像目标的形状特性对可疑高威胁的飞行目标进行自动识别。因此,需要对各连通区域块进行分别检测判断,本文采用改进的适合FPGA实现的快速标记算法对各连通域进行检测提取。 实现二值图像连通体检测通常采用的方法有下几种[1] [2] [3]:区域生长法:首先对图像进行逐行(列)扫描,每遇到一个未标记的“1”像素点,就分配其一个未使用过的标号,然后对其领域进行检测,如有未标记过的“1”像素,则赋予相同的标号。反复进行这一操作.直到不存在应该传播标号的“1”像素。然后继续图像行(列)扫描,如检测判未标记的“1”像素则赋予其新的标号,并进行与以上相同的处理。整个图像扫描结束,算法也就终止。这种方法可准确地检测出各种类型的连通体.但处理时间也较长.因为要逐一检测每一“1”像素的邻域,且出现“1”像素的重复扫描。跟踪算法:二值图像中每个取值为“1”的像素被标记一个与其坐标相关的标号,如由n,m串构成的数。热后,扫描标记后的图像,并将每十像素的标号改为其邻域内的最小标号。反复执行这个过程,直到不需要作标记更改为止。用这种方法处理小而凸的目标时,收敛速度较慢。 本文以适合FPGA实现为目的,提出一种具有计算规则性的快速二值图像连通域标记算法。与传统的二值图像标记算法相比,该算法具有运算简单性、规则性和可扩展性的特点,适合以FPGA实现。选用在100MHz工作时钟下,处理384×288像素的红外图像能够达到400帧/秒以上的标记速度,足够满足实时目标识别系统的要求。处理速度可以满足大部分实时目标识别系统的要求。该算法同样可以软件编程方式应用于嵌入式DSP系统中。 2 算法描述 首先,在进行标记算法以前,利用硬件开辟独立的图像标记缓存和连通关系数组,接着在视频流的采集传输过程中,以流水线的方式按照视频传输顺序对图像进行逐行像素扫描,然后对每个像素的邻域分别按照逆时针方向和水平方向进行连通性检测和等价标记关系合并,检测出的结果对标记等价数组和标记缓存进行更新,在一帧图像采集传输结束后,得到图像的

利用MATLAB进行时域分析

自动控制原理与系统课程实验报告 实验题目:利用MATLAB进行时域分析 班级:机电1131班姓名:刘润学号:38号 一、实验目的及内容 时域分析法是一种直接在时间域中对系统进行分析的方法,具有直观、准确的优点,并且可以提供系统时间响应的全部信息。在此实验中,主要介绍时域法进行系统分析,包括一阶系统、二阶系统以及高阶系统,以及系统的性能指标。通过实验,能够快速掌握、并利用MATLAB及控制系统箱对各种复杂控制系统进行时域分析。 二、实验设备 三、实验原理 典型的二阶系统在不同的阻尼比的情况下,它们的阶跃响应输出特性的差异是很大的。若阻尼比过小,则系统的振荡加剧,超调量大幅度增加;若阻尼比过大,则系统的响应过慢,又大大增加了调整时间,下面通过此实验课题分析输出响应变化规律: 已知二阶振荡环节的传递函数为:G(s)=ωn*ωn/(s*s+2*ζ*ωn*s+ωn*ωn), 其中ωn=0.4,ζ从0变化到2,求此系统的单位阶跃响应曲线,并分析当ζ发生变化时,二阶系统的响应有什么样的变化规律。

四、实验步骤编出程序如下图: 五、实验结果画出图表如下图:

六、结果分析 (1)当ξ=0(无阻尼)(零阻尼)时: 无阻尼时的阶跃响应为等幅振荡曲线。如图ξ=0曲线。 (2)当0<ξ<1(欠阻尼)时: 对应不同的ξ,可画出一系列阻尼振荡曲线,且ξ越小,振荡的最大振幅愈大。如图ξ=0.4曲线。 (3)当ξ=1(临界阻尼)时: 临界阻尼时的阶跃响应为单调上升曲线。如图ξ=1曲线。 (4)当ξ>1(过阻尼)时: 过阻尼时的阶跃响应也为单调上升曲线。不过其上升的斜率较临界阻尼更慢。如图ξ=1.6曲线 七、教师评语

二值化图像8联通域标记

//基于区域生长法的连通域标记(C语言) 区域生长法利用区域生长的思想,一次生长过程可以标记一整个连通区,只需对图像进行一次扫描就能标记出所有连通区。算法描述如下: Step1、输入待标记图像bitmap(二值化原图,SDRAM内,u16,只有0x0000与0xffff),初始化一个与输入图像同样尺寸的标记矩阵labelmap(SDRAM内,大小与二值化原图相同,u16,初值0x0000),一个队列queue(SDRAM内,大小与二值化原图相同)以及标记计数labelIndex (unsigned char,最大值255,初值0); Step2、按从左至右、从上至下的顺序扫描bitmap,当扫描到一个未被标记的前景像素p时(0xffff,2个字节,unsigned short int),labelIndex加1,并在labelmap中标记p(相应点的值赋为labelIndex),同时,扫描p的八邻域点,若存在未被标记的前景像素,则在labelmap 中进行标记,并放入queue中,作为区域生长的种子; Step3、当queue不为空时,从queue中取出一个生长种子点p1,扫描p1的八邻域点,若存在未被标记过的前景像素,则在labelmap中进行标记,并放入queue中; Step4、重复Step3直至queue为空,一个连通区标记完成; Step5、转到Step2,直至整幅图像被扫描完毕,得到标记矩阵labelmap和连通区的个数labelIndex。 该算法最坏情况下,将对每个像素点都进行一次八邻域搜索,算法复杂度为O(n)。 //辅助队列 typedef struct QNode { int data; struct QNode *next; }QNode; typedef struct Queue { struct QNode* first; struct QNode* last; }Queue; void PushQueue(Queue *queue, int data) { QNode *p = NULL; //p = (QNode*)malloc(sizeof(QNode)); p->data = data; if(queue->first == NULL) { queue->first = p; queue->last = p; p->next = NULL; } else

matlab课程设计题目

课题一: 连续时间信号和系统时域分析及MATLAB实现 课题要求: 深入研究连续时间信号和系统时域分析的理论知识。利用MATLAB强大的图形处理功能、符号运算功能以及数值计算功能,实现连续时间信号和系统时域分析的仿真波形。 课题内容: 一、用MATLAB实现常用连续时间信号的时域波形(通过改变参数,分析其时域特性)。 1、单位阶跃信号, 2、单位冲激信号, 3、正弦信号, 4、实指数信号, 5、虚指数信号, 6、复指数信号。 二、用MATLAB实现信号的时域运算 1、相加, 2、相乘, 3、数乘, 4、微分, 5、积分 三、用MATLAB实现信号的时域变换(参数变化,分析波形变化) 1、反转, 2、使移(超时,延时), 3、展缩, 4、倒相, 5、综合变化 四、用MATLAB实现信号简单的时域分解 1、信号的交直流分解, 2、信号的奇偶分解 五、用MATLAB实现连续时间系统的卷积积分的仿真波形 给出几个典型例子,对每个例子,要求画出对应波形。 六、用MATLAB实现连续时间系统的冲激响应、阶跃响应的仿真波形。 给出几个典型例子,四种调用格式。 七、利用MATLAB实现连续时间系统对正弦信号、实指数信号的零状态响应的仿真波形。 给出几个典型例子,要求可以改变激励的参数,分析波形的变化。 课题二: 离散时间信号和系统时域分析及MATLAB实现。 课题要求: 深入研究离散时间信号和系统时域分析的理论知识。利用MATLAB强大的图

形处理功能、符号运算功能以及数值计算功能,实现离散时间信号和系统时域分析的仿真波形。 课题内容: 一、用MATLAB绘制常用信号的时域波形(通过改变参数分析其时域特性) 1、单位序列, 2、单位阶跃序列, 3、正弦序列, 4、离散时间实指数序列, 5、离散时间虚指数序列, 6、离散时间复指数序列。 二、用MATLAB实现信号的时域运算 1、相加, 2、相乘, 3、数乘。 三、用MATLAB实现信号的时域变换(参数变化,分析波形的变化) 1、反转, 2、时移(超时,延时), 3、展缩, 4、倒相。 四、用MATLAB实现离散时间系统卷积和仿真波形 给出几个典型例子,对每个例子要求画出e(k),h(k),e(i),h(i),h(-i),Rzs(k)波形。 五、用MATLAB实现离散时间系统的单位响应,阶跃响应的仿真波形 给出几个典型例子,四中调用格式。 六、用MATLAB实现离散时间系统对实指数序列信号的零状态响应的仿真波形 给出几个典型例子,要求可以改变激励的参数,分析波形的变化。 课题三: 连续时间信号傅里叶级数分析及MATLAB实现。 课题要求: 深入研究连续时间信号傅里叶级数分析的理论知识,利用MATLAB强大的图形处理功能,符号运算功能以及数值计算功能,实现连续时间周期信号频域分析的仿真波形。 课题内容: 一、用MATLAB实现周期信号的傅里叶级数分解与综合 以周期矩形波信号为例,绘出包含不同谐波次数的合成波形,观察合成波形与原矩形 波形之间的关系及吉布斯现象。

matlab中的矩阵的基本运算命令范文

1.1 矩阵的表示 1.2 矩阵运算 1.2.14 特殊运算 1.矩阵对角线元素的抽取 函数diag 格式X = diag(v,k) %以向量v的元素作为矩阵X的第k条对角线元素,当k=0时,v为X的主对角线;当k>0时,v为上方第k条对角线;当k<0时,v为下方第k条对角线。 X = diag(v) %以v为主对角线元素,其余元素为0构成X。 v = diag(X,k) %抽取X的第k条对角线元素构成向量v。k=0:抽取主对角线元素;k>0:抽取上方第k条对角线元素;k<0抽取下方第k条对角线元素。 v = diag(X) %抽取主对角线元素构成向量v。 2.上三角阵和下三角阵的抽取 函数tril %取下三角部分 格式L = tril(X) %抽取X的主对角线的下三角部分构成矩阵L L = tril(X,k) %抽取X的第k条对角线的下三角部分;k=0为主对角线;k>0为主对角线以上;k<0为主对角线以下。函数triu %取上三角部分 格式U = triu(X) %抽取X的主对角线的上三角部分构成矩阵U U = triu(X,k) %抽取X的第k条对角线的上三角部分;k=0为主对角线;k>0为主对角线以上;k<0为主对角线以下。3.矩阵的变维 矩阵的变维有两种方法,即用“:”和函数“reshape”,前者主要针对2个已知维数矩阵之间的变维操作;而后者是对于一个矩阵的操作。 (1)“:”变维 (2)Reshape函数变维 格式 B = reshape(A,m,n) %返回以矩阵A的元素构成的m×n矩阵B B = reshape(A,m,n,p,…) %将矩阵A变维为m×n×p×… B = reshape(A,[m n p…]) %同上 B = reshape(A,siz) %由siz决定变维的大小,元素个数与A中元素个数 相同。 (5)复制和平铺矩阵 函数repmat 格式 B = repmat(A,m,n) %将矩阵A复制m×n块,即B由m×n块A平铺而成。 B = repmat(A,[m n]) %与上面一致 B = repmat(A,[m n p…]) %B由m×n×p×…个A块平铺而成 repmat(A,m,n) %当A是一个数a时,该命令产生一个全由a组成的m×n矩阵。 1.3 矩阵分解 1.3.1 Cholesky分解 函数chol 格式R = chol(X) %如果X为n阶对称正定矩阵,则存在一个实的非奇异上三角阵R,满足R'*R = X;若X非正定,则产生错误信息。 [R,p] = chol(X) %不产生任何错误信息,若X为正定阵,则p=0,R与上相同;若X非正定,则p为正整数,R是有序的上三角阵。 1.3.2 LU分解

MATLAB习题参考答案

第1章 MATLAB简介 1、MA TLAB的主要特点有:①语言简洁,编程效率高。②人机界面友善,交互性好。③绘图功能强大,便于数据可视化。④学科众多、领域广泛的MATLAB工具箱。⑤源程序的开放性。 MATLAB的典型应用领域有:①自动控制②汽车③电子④仪器仪表⑤生物医学⑥信号处理⑦通信等。 2、填空题 ⑴命令窗口、命令历史窗口、当前目录窗口 ⑵查阅、保存、编辑 ⑶清除图形窗、清除命令窗口中显示内容、清除MATLAB工作空间中保存的变量。 3、如果想查看某一变量具体内容或者对其修改操作,可以在工作空间中双击该变量名称,可以打开数组编辑器,在数组编辑器中可以查看变量的具体内容,也可以对其修改。如果想删除MATLAB内存中的变量,可以在工作空间中选中该变量,然后利用工作空间窗口的菜单命令或工具条中的快捷图标进行删除。 4、1+2+3+4+5+... (+ 后面可以直接跟...,也可以在+和...中加一个空格。) 6+7+8+9 1+2+3+4+5 ... (5后面必须跟一个空格,不能直接跟...,否则报错,这在预置一个+6+7+8+9 大数组时很重要。) 第2章矩阵与数值数组 1、填空题: ⑴非数、无穷大、机器零阈值,浮点数相对精度,eps= 2.2204e-016。 ⑵全下标、单下标。 2、阅读程序题: (本题主要考察数组的寻访、赋值和简单运算,提示:带;的语句不显示结果) ⑴ans = 2 3 7 Sa = 10 20 30 A = 1 20 5 30 9 10 4 6 8 10 ⑵ A = 1 3 5 7 9 11 13 15

2 4 6 8 10 12 14 16 ans = 1 5 9 13 2 6 10 14 3 7 11 15 4 8 12 16 A = 0 0 5 7 0 0 13 15 2 4 0 0 10 12 0 0 ⑶ ans = -1 -4 6 4 ans = 3 0 5 -2 ans = 3 6 9 12 ans = 3 6 9 12 3、A=magic(4); L=A<10 L = 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 4、省略。 第3章字符串、元胞和构架数组 1. 直接创建法:S1=['Where there is life,' 'there is hope. '] %注意第2行要加入6个空格使其与第一 行字符数相等,否则报错。 S2=str2mat('Where there is life,','there is hope.') S3=strvcat('Where there is life,','there is hope.') %后两种方法则不用考虑两行 字符的数目 2. 填空题:A(2,3);A{2,3} 3. 阅读程序题: ⑴subch = ABc12

matlab经典习题及解答

第1章 MATLAB概论 1.1与其他计算机语言相比较,MATLAB语言突出的特点是什么? MATLAB具有功能强大、使用方便、输入简捷、库函数丰富、开放性强等特点。 1.2 MATLAB系统由那些部分组成? MATLAB系统主要由开发环境、MATLAB数学函数库、MATLAB语言、图形功能和应用程序接口五个部分组成。 1.4 MATLAB操作桌面有几个窗口?如何使某个窗口脱离桌面成为独立窗口?又如何将脱离出去的窗口重新放置到桌面上? 在MATLAB操作桌面上有五个窗口,在每个窗口的右上角有两个小按钮,一个是关闭窗口的Close按钮,一个是可以使窗口成为独立窗口的Undock按钮,点击Undock按钮就可以使该窗口脱离桌面成为独立窗口,在独立窗口的view菜单中选择Dock ……菜单项就可以将独立的窗口重新防止的桌面上。 1.5 如何启动M文件编辑/调试器? 在操作桌面上选择“建立新文件”或“打开文件”操作时,M文件编辑/调试器将被启动。在命令窗口中键入edit命令时也可以启动M文件编辑/调试器。 1.6 存储在工作空间中的数组能编辑吗?如何操作? 存储在工作空间的数组可以通过数组编辑器进行编辑:在工作空间浏览器中双击要编辑的数组名打开数组编辑器,再选中要修改的数据单元,输入修改内容即可。 1.7 命令历史窗口除了可以观察前面键入的命令外,还有什么用途? 页脚内容1

命令历史窗口除了用于查询以前键入的命令外,还可以直接执行命令历史窗口中选定的内容、将选定的内容拷贝到剪贴板中、将选定内容直接拷贝到M文件中。 1.8 如何设置当前目录和搜索路径,在当前目录上的文件和在搜索路径上的文件有什么区别? 当前目录可以在当前目录浏览器窗口左上方的输入栏中设置,搜索路径可以通过选择操作桌面的file 菜单中的Set Path菜单项来完成。在没有特别说明的情况下,只有当前目录和搜索路径上的函数和文件能够被MATLAB运行和调用,如果在当前目录上有与搜索路径上相同文件名的文件时则优先执行当前目录上的文件,如果没有特别说明,数据文件将存储在当前目录上。 1.9 在MATLAB中有几种获得帮助的途径? 在MATLAB中有多种获得帮助的途径: (1)帮助浏览器:选择view菜单中的Help菜单项或选择Help菜单中的MATLAB Help菜单项可以打开帮助浏览器; (2)help命令:在命令窗口键入“help”命令可以列出帮助主题,键入“help 函数名”可以得到指定函数的在线帮助信息; (3)lookfor命令:在命令窗口键入“lookfor 关键词”可以搜索出一系列与给定关键词相关的命令和函数 (4)模糊查询:输入命令的前几个字母,然后按Tab键,就可以列出所有以这几个字母开始的命令和函数。 注意:lookfor和模糊查询查到的不是详细信息,通常还需要在确定了具体函数名称后用help命令显示详细信息。 第2章MATLAB矩阵运算基础 页脚内容2

实验一 MATLAB基本操作及运算

实验一 MATLAB 基本操作及运算 一、 实验目的 二、 实验的设备及条件 三、 实验内容 1、 建立以下标量: 1) a=3 2) ,(j 为虚数单位) 3) c=3/2πj e 2、 建立以下向量: 1) Vb= 2.71382882????????-???? 2) Vc=[4 3.8 … -3.8 -4 ] (向量中的数值从4到-4,步长为-0.2) 3、 建立以下矩阵: 1) 3 333Ma ????=?????? Ma 为一个7×7的矩阵,其元素全为3. 2) 11191212921020100Mb ??????=??????

Mb 为一个10×10的矩阵. 3) 114525173238Mc ????=?????? 4、 使用题1中的变量计算下列等式的x,y,z 的值: 1) ((15)/6)111a x e --=+ 2) 2x π= 3) 3ln([()()]sin(/3))x b c b c a π=+-R ,其中R 表示复数实部。 5、 求解函数值22/(2.25)ct y e -=,其中c 取值见题1,t 的取值范围为题2中行 向量Vc 。 6、 使用题1和题3中所产生的标量和矩阵计算等式 1()()T Mx a Mc Mc Mc -=?? 其中*为矩阵所对应行列式的值,参考det 。 7、 函数的使用和矩阵的访问。 1) 计算矩阵Mb 每一列的和,结果应为行向量形式。 2) 计算整个矩阵Mb 的平均值。 3) 用向量[1 1…1] 替换Mb 的最上一行的值 4) 将矩阵Mb 的第2~5行,第3到9列的元素所构成的矩阵赋值给矩阵SubMb 。 5) 删除矩阵Mb 的第一行; 6) 使用函数rand 产生一个1×10的向量r ,并将r 中值小于0.5的元素设置为0。 8、 已知CellA (1, 1)=‘中国’,CellA (1,2)=‘北京’,CellA (2,1)是一个3乘3的单位阵,CellA (2, 2)=[1 2 3],试用MATLAB 创建一个2×2的细胞数组CellA 。 9、 已知结构数组student 中信息包含有姓名,学号,性别,年龄和班级,试用MATLAB 创建相应的结构数组student 。该数组包含有从自己学号开始连续5个同学的信息(如果学号在你后面的同学不足5个则往前排序),创建完成后查看自己的信息。

MATLAB习题及参考答案经典.doc

习题: 1, 计算?? ????=572396a 与??? ???=864142b 的数组乘积。 2, 对于B AX =,如果???? ? ?????=753467294A ,??????????=282637B ,求解X 。 3, 已知:?? ?? ? ?????=987654321a ,分别计算a 的数组平方和矩阵平方,并观察其结果。 4, 角度[]604530=x ,求x 的正弦、余弦、正切和余切。(应用sin,cos,tan.cot) 5, 将矩阵?? ?? ??=7524a 、??????=3817b 和??? ???=2695c 组合成两个新矩阵: (1)组合成一个4?3的矩阵,第一列为按列顺序排列的a 矩阵元素,第二列为按列顺序排列的b 矩阵元素,第三列为按列顺序排列的c 矩阵元素,即 ?? ??? ???? ???237 912685 574 (2)按照a 、b 、c 的列顺序组合成一个行矢量,即 []296531877254 6, 将(x -6)(x -3)(x -8)展开为系数多项式的形式。(应用poly,polyvalm) 7, 求解多项式x 3-7x 2+2x +40的根。(应用roots) 8, 求解在x =8时多项式(x -1)(x -2) (x -3)(x -4)的值。(应用poly,polyvalm) 9, 计算多项式9514124234++--x x x x 的微分和积分。(应用polyder,polyint ,poly2sym)

10, 解方程组???? ? ?????=??????????66136221143092x 。(应用x=a\b) 11, 求欠定方程组?? ? ???=???? ??5865394742x 的最小范数解。(应用pinv) 12, 矩阵???? ? ?????-=943457624a ,计算a 的行列式和逆矩阵。(应用det,inv) 13, y =sin(x ),x 从0到2π,?x =0.02π,求y 的最大值、最小值、均值和标准差。(应用max,min,mean,std) 14, 参照课件中例题的方法,计算表达式() 2 2 e 1053y x y x z ---=的梯度并绘图。(应用meshgrid, gradient, contour, hold on, quiver) 15, 用符号函数法求解方程a t 2+b*t +c=0。(应用solve) 16, 用符号计算验证三角等式:(应用syms,simple) 17, 求矩阵?? ? ? ??=2221 1211a a a a A 的行列式值、逆和特征根。(应用syms,det,inv,eig) 18, 因式分解:6555234-++-x x x x (应用syms, factor) 19, ? ??? ?? ?? =)sin()log(12 x x e x x a f ax ,用符号微分求df/dx 。(应用syms,diff) 20, 符号函数绘图法绘制函数x=sin(3t)cos(t),y=sin(3t)sin(t)的图形,t 的变化范围为[0,2π]。(应用syms,ezplot) 21, 绘制曲线13++=x x y ,x 的取值范围为[-5,5]。(应用plot) 22, 有一组测量数据满足-at e =y ,t 的变化范围为0~10,用不同的线型和标记点画出a=0.1、a=0.2和a=0.5三种情况下的曲线,在图中添加标题-at e =y ,并用箭头线标识出各曲线a 的取值,并添加标题-at e =y 和图例框。(应用plot,title,text,legend) 23 24, x= [66 49 71 56 38],绘制饼图,并将第五个切块分离出来。

用vc++实现连通区域标记

用阳卡争|饕现唐≯’雾蓬通区匆《稼萄参I|i |i。;:: 一、引言 用图像处理方法做目标检测的一般顺序是:图像预处理、边缘检测、阈值分割、区域标记、形状判断分析。 进行区域标记之前的图像一般已经被处理为二值图像。如图1所示,二值图像中可能有多个连通区域。进行图像检测的时候往往关心的是每个连通区域各自的特性。这就需要使用区域标记的方法把不同的连通区域区分开来。 图1经过前期处理所得到的二值图像 二、连通区域 像素间的连通性是确定区域的一个重要概念。在二维图像中,假设目标像素周围有m(m<=8)个相邻的像素,如果该像素灰度与这m个像素中某~个点A的灰度相等,那么称该像素与点A具有连通性。常用的连通性有4连通和8连通。4连通一般选取目标像素的上、下、左、右四个点。8连通则选取目标像素在二维空间中所有的相邻像素。我们以下讨论的都采用了在实践中常选用的8连通区域。 将所有具有连通性的像素作为一个区域则构成了一个连通区域。那么对于图1,每个分离的白色目标区域被认为是一个连通区域。要注意的是,黑色背景同时也是一个连通区域。当然背景也可能被目标分成多个连通区域。目标和背景都是相对而言的。 三、标记算法 图像处理中有很多不同的标记算法。有些简单的算法只 玉案静。。豫玲。褰建永金赞 适合标记方形、圆形等规则的形状,并不是很实用。像素标记法和游程连通性分析是两种实用的方法,能够标记出符合连通性质的所有连通区域。这里我们只介绍易于理解的像素标记法,游程连通性分析可以参看《图像处理和分析上册》章毓晋编著P.206的介绍。 假设图像中目标像素的灰度为1,背景像素灰度为o。标记算法只对目标像素进行标记,而不针对背景像素。 首先对一幅图像从左到右、从上到下进行扫描。假如当前像素的灰度值为0,就移到下一个扫描位置。假如当前像素的灰度值为1,检查它左、左上、上、右上这4个相邻像素(根据所采用的扫描次序,当我们到达当前像素时这4个相邻像素已经被处理过)。如果上述4个相邻像素的灰度值都为0,就给当前像素一个新的标记值。如果4个相邻像素中只有一个像素P的灰度值为l,就把P像素的标记值赋给当前像素。如果4个相邻像素中有m(1<m<=4)个像素的灰度值为l,则按照左、左上、上、右上的优先顺序,确定当前像素的标记值。然后对这m个像素所拥有的标记值做等价对,并将其归入一个等价对数组中。例如,4个像素的灰度值都为1时,将左边像素的标记值赋给当前像素,然后做出左等价左上,左等价上,左等价右上三个等价对,最后将这三个等价对加入等价对数组。第一次扫描结束后,所有灰度值为1的点都已经被标记过,但有些标记是等价的。 整理等价对数组,把等价对整理为等价关系。进行第二次图像扫描,根据整理所得的等价关系来进行重新标记。第二次扫描结束之后,所有灰度值为1的目标区域都被标记了不同的标记值。根据不同的标记值就可以区分不同的连通区域。 四、算法实现 本文采用Vc++实现“像素标记法”。这里所处理的图像为二值化之后的8位BMP图像。关于图像的读入、显示等方面,很多文章都有详细的叙述,这里就不再赘述了。 利用VC++的Classwizard创建cImage类,增加如下成员变量。 Iongm_JngWldth://图像宽 Iongm_JngwldthBytes://图像宽所占字节数

matlab例题

五、某公司投资2000万元建成一条生产线。投产后,在时刻t 的追加成本和追加收益分别为3/225)(t t t G ++=(百万元/年),3/218)(t t H -=(百万元/年)。试确定该生产线在何时停产可获最大利润?最大利润是多少? 提示:利用函数?=T G H t R 0t 20-d ))t (-)t (()((百万元),由于H (t )-G (t )单调 下降,所以H (t )=G (t )时,R (t )取得最大利润。 5.解:构造函数f(t)=H(t)-G(t)=13-t-3t 2/3=0 ; 令t 1/3=x,则f(t)=-t 3-3t 2+13 可得矩阵P=[-1,-3,0,13] 求最佳生产时间的源程序如下: p=[-1,-3,0,13]; x=roots(p); t=x.^3 运行结果如下: t = 3.6768 +21.4316i 3.6768 -21.4316i 4.6465 再分别将t 的三个值带入函数f(t),比较大小后,得到最大利润与最佳生产时间。 求最大利润的程序代码如下: ① t=3.6768 +21.4316i; x=0:0.01:t; y=13-x-3*x.^(2/3); trapz(x,y) 运行结果: ans = 25.2583 ② t=3.6768 -21.4316i; x=0:0.01:t; y=13-x-3*x.^(2/3); trapz(x,y) 运行结果: ans = 25.2583 ③ t=4.6465; x=0:0.01:t; y=13-x-3*x.^(2/3); trapz(x,y) 运行结果: ans = 26.3208 比较以上三组数据,可知最佳生产时间t=4.6465年,可获得的最大利润 26.3208(百万元/年)。 clear; close; fplot('18-t^(2/3)',[0,20]);grid on;hold on; fplot('5+t+2*t^(2/3)',[0,20],'r');hold off; %发现t 约为4

二值图像连通域标记算法与代码 收藏

二值图像连通域标记算法与代码收藏 10:19:42二值图像连通域标记算法与代码 这里列举二值图像连通域标记算法包括直接扫描标记算法和二值图像连通域标记快速算法 一、直接扫描标记算法把连续区域作同一个标记,常见的四邻域标记算法和八邻域标记算法。 1、四邻域标记算法: 1)判断此点四邻域中的最左,最上有没有点,如果都没有点,则表示一个新的区域的开始。 2)如果此点四邻域中的最左有点,最上没有点,则标记此点为最左点的值;如果此点四邻域中的最左没有点,最上有点,则标记此点为最上点的值。 3)如果此点四邻域中的最左有点,最上都有点,则标记此点为这两个中的最小的标记点,并修改大标记为小标记。 2、八邻域标记算法: 1)判断此点八邻域中的最左,左上,最上,上右点的情况。如果都没有点,则表示一个新的区域的开始。 2)如果此点八邻域中的最左有点,上右都有点,则标记此点为这两个中的最小的标记点,并修改大标记为小标记。 3)如果此点八邻域中的左上有点,上右都有点,则标记此点为这两个中的最小的标记点,并修改大标记为小标记。 4)否则按照最左,左上,最上,上右的顺序,标记此点为四个中的一个。 代码实现: #include #include #include //连通区域属性结构 typedef struct tagMarkRegion

{ std::list MarkPointList;//点列表 RECT rect; }MarkRegion; //定义MarkMap 结构,用来存放等价对 typedef struct tagEqualMark { int MarkValue1; //标记值 int MarkValue2; //标记值 } EqualMark; //定义MarkMapping 结构,用来存放标记映射关系typedef struct tagMarkMapping { int nOriginalMark; //第一次扫描的标记 int nMappingMark; //等价整理之后对应标记 } MarkMapping; /* 功能说明:八连通标记 参数说明:I,表示图像数据指针 ImageWidth,表示图像宽 ImageHeight,表示图像高

matlab经典编程例题

以下各题均要求编程实现,并将程序贴在题目下方。 1.从键盘输入任意个正整数,以0结束,输出那些正整数中的素数。 clc;clear; zzs(1)=input('请输入正整数:');k=1; n=0;%素数个数 while zzs(k)~=0 flag=0;%是否是素数,是则为1 for yz=2:sqrt(zzs(k))%因子从2至此数平方根 if mod(zzs(k),yz)==0 flag=1;break;%非素数跳出循环 end end if flag==0&zzs(k)>1%忽略0和1的素数 n=n+1;sus(n)=zzs(k); end k=k+1; zzs(k)=input('请输入正整数:'); end disp(['你共输入了' num2str(k-1) '个正整数。它们是:']) disp(zzs(1:k-1))%不显示最后一个数0 if n==0 disp('这些数中没有素数!')%无素数时显示 else disp('其中的素数是:') disp(sus) end 2.若某数等于其所有因子(不含这个数本身)的和,则称其为完全数。编程求10000以内所有的完全数。 clc;clear;

wq=[];%完全数赋空数组 for ii=2:10000 yz=[];%ii的因子赋空数组 for jj=2:ii/2 %从2到ii/2考察是否为ii的因子 if mod(ii,jj)==0 yz=[yz jj];%因子数组扩展,加上jj end end if ii==sum(yz)+1 wq=[wq ii];%完全数数组扩展,加上ii end end disp(['10000以内的完全数为:' num2str(wq)])%输出 3.下列这组数据是美国1900—2000年人口的近似值(单位:百万)。 (1)若. 2c + = y+ 与试编写程序计算出上式中的a、b、c; 的经验公式为 t at bt y (2)若.bt 的经验公式为 y= 与试编写程序计算出上式中的a、b; y ae t (3)在一个坐标系下,画出数表中的散点图(红色五角星),c + =2中 ax bx y+拟合曲线图(蓝色实心线),以及.bt y=(黑色点划线)。 ae (4)图形标注要求:无网格线,横标注“时间t”,纵标注“人口数(百万)”,图形标题“美国1900—2000年的人口数据”。 (5)程序中要有注释,将你的程序和作好的图粘贴到这里。 clf;clc;clear %清除图形窗、屏幕、工作空间 t=1900:10:2000; y=[76 92 106 123 132 151 179 203 227 250 281]; p1=polyfit(t,y,2);%二次多项式拟合

计算连通域的面积

计算连通域的面积 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 area of each component. S = regionprops(L, 'Area'); (3)Remove small objects. bw2 = ismember(L, find([S.Area] >= P)); 2、matlab函数bwarea——计算对象面积 格式:total = bwarea(BW) 作用:估计二值图像中对象的面积。 注:该面积和二值图像中对象的像素数目不一定相等。 3、matlab函数imclearborder——边界对象抑制 格式:IM2 = imclearborder(IM,conn) 作用:抑制和图像边界相连的亮对象。若IM是二值图,imclearborder将删除和图像边界相连的对象。默认情况conn=8。 注:For grayscale images, imclearborder tends to reduce the overall intensity level in addition to suppressing border structures. 算法: (1)Mask image is the input image. (2)Marker image is zero everywhere except along the border, where it equals the mask image. 4、matlab函数bwboundaries——获取对象轮廓 格式:B = bwboundaries(BW,conn)(基本格式) 作用:获取二值图中对象的轮廓,和OpenCV中cvFindContours函数功能类似。B是一个P ×1的cell数组,P为对象个数,每个cell 是Q×2的矩阵,对应于对象轮廓像素的坐标。 5、matlab函数imregionalmin——获取极小值区域 格式:BW = imregionalmin(I,conn) 作用:寻找图像I的极小值区域(regional maxima),默认情况conn=8。 Regional minima are connected components of pixels with a constant intensity value, and whose external boundary pixels all have a higher value. 6、matlab函数bwulterode——距离变换的极大值 格式:BW2 = bwulterode(BW,method,conn) 作用:终极腐蚀。寻找二值图像BW的距离变换图的区域极大值(regional maxima)。用于距离变换的距离默认为euclidean,连通性为8邻域。

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