图像如何做混淆矩阵 matlab

在处理矩阵A时要先确保A已转为double型.显示B时还要转换为uint8型.我举一个例子吧,我先读取一个名为111.bmp的图像I=imread('C:\Users\DELL\Desktop

一般在hough直接检测,旋转的时候用的比较多B=imrotate(A,angle)将图像A（图像的数据矩阵）绕图像的中心点旋转angle度,正数表示逆时针旋转,负数表示顺时针旋转.返回旋转后的图像矩

对列循环画,每次画一列.plot(X(:,i),'r*'),不过这样不好区分出来哪些属于哪列.

c=[ab]即可

假如输入图像的矩阵为f,要查找值为a的个数,以下是主要代码：[m,n]=sizeof(f);NUM=0;%NUM用来记录值等于a的个数fori=1:mforj=1:niff(i,j)==aNUM=NU

直接用矩阵操作就可以了,用imread读取图像,读取的结果在matlab中就是一个矩阵,然后用imwrite把你需要的部分写到新的文件中.例如（时间有限,仅写了灰度图像的一部分）：I=imread('

没明白楼主还想要什么样的定义?直接C=[A;B]不就行了?如果想写成函数的形式,那也有现成的：C=cat(1,A,B)再问：若A,B大小不一致怎么办呢？比如A(3*3),B(3*2).运行C=[A;B

MATLAB通过imread函数读入一幅图像到变量中,这个变量就已经是一个数字矩阵了,你可以通过显示这个变量来查看.MATLAB中有函数mat2gray将一个数字矩阵转换为一个灰度图像.

P=imread('照片.jpg');imshow(P);%在matlab窗口中显示图像imwrite(P,'filepath\filename.jpg');%将图像存入硬盘

随便定义一个数值矩阵,里面的全是变量,每个元素都可以改变再问：����дһ�´����

最简单的方法是直接用MATLAB中的Simlink模块

a=imread('1.jpg');图像imread后,a已经是矩阵了（彩色的3维,灰度2维）matlab操作数据以矩阵为基础,也就是计算都是矩阵啦

首先将显示成彩色图像是需要三个矩阵（三原色嘛）,所以你一个矩阵显示出来的彩色图像只可能是伪彩色图像,所以这里就先需要一个转换成三个矩阵.然后再作图.还有一种思路是直接用surf函数作图,这样的图做出来

cleartt=0;fornn=1:1000%nn的上限可以调整nn=10000时,我算出来是7条线最少fortt=1:100t=0;n=0;fori=1:3forj=1:3fork=1:3h=ran

矩阵比较大小,这要看你怎么定义的A>B是说A中所有元素都大于B中对应元素既然这样定义,如果有一个元素小于的话,A>B当然不成立min=min(min(A))A中最小元max=max(max(B))B中

随便找本矩阵论的书就可以找的到解线性方程组的方法,有很多.再问：人工解法知道啊，我想知道怎么用matlab实现？再答：见第七，第八页http://wenku.baidu.com/link?url=sO

基于matlab的直方图均衡化代码2007-04-1520:15clearall%一,图像的预处理,读入彩色图像将其灰度化PS=imread('1.jpg');%读入JPG彩色图像文件imshow(P

imagesc(M);colorbar;%每一个值代表像素的颜色或者灰度,彩色图imshow(M);colorbar;%黑白色图

使用函数imread,用法如下：imread('example.jpg');注意example.jpg要在当前工作目录下

如果矩阵为A,那么用mean(mean(A))就可以求矩阵均值,只用一个mean可以求行或者列的平均