matlab图像处理中如何计算一条线段的长度

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

I=imread('lena.jpg');I=double(I);In=I/255;%answerof1R=I(:,:,1);G=I(:,:,2);B=I(:,:,3);histR=hist(R);%

提取三维数据的第一维数据.如果是图像的话就是提取彩色图像的红色分量.R=rgb(:,:,1)%%红色分量G=rgb(:,:,2)%%绿色分量B=rgb(:,:,3)%%蓝色分量%%%%%%%%%%%%

数字图像的边界提取：I=imread('bonemarr.tif');[BW1,th1]=edge(I,'sobel',0.07);th1str=num2str(th1)imshow(I);title

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('

假设A是图像所代表的矩阵,value为某一灰度值,num为图像A中该灰度值的像素个数,则有：[r,c]=find(A==value);num=length(r);或者num=sum(sum(A==va

Matlab图像处理形态学腐蚀膨胀或许能解决这个问题.具体可以参考http://blog.csdn.net/yangyangyang20092010/article/details/8289572

[L,n]=bwlabel(im);STATS=regionprops(L,'Perimeter');%%L是标记矩阵,图像分割后对不同的区域进行不同的标记w=[STATS.Perimeter];该函

imread可以把图象一矩阵形式读出,一般是0－255之间的数值,它表示每个象素的颜色或者灰度．我可以帮助你,你先设置我最佳答案后,我百度Hii教你.

%Youcanusequadorquadltocomputethelengthofacurve.%下面例子参考：functionf=myfun(t)%　存为　myfun.mf=sqrt(4*t.^3+

先用matlab自带函数edge提取扫雷格子的边缘,再进行二值化、细化,再用模板匹配提取十字交叉点,并准确得到各个十字交叉点的坐标edge不会的话自己再matlab中help一下二值化就是将图像中的所

看看Plot的帮助,或者搜一下Geriphs,

1、你什么图像?rgb、灰度图还是二值图像?rgb的话反什么色?二值图像反色：bw1=~bw;%bw是原二值图像,bw1为反色后图像2、rgb到灰度图：p=imread('tuxiang.jpg');

分以下几步：一、提取边缘（可以用sobel算子进行水平和竖直方向提取后叠加,或用拉普拉斯算子提取,或高通滤波,或canny算子提取,看你喜欢了）二、对边缘图计算重心,重心即是圆心再问：很感谢您的解答，

sum(c(:))试一下.我猜结果应该是1710.你docbwarea看一下,有下面这些话total=bwarea(BW)Descriptiontotal=bwarea(BW)estimatesthe

functionW=Classify(ImageFile)%Step1:ReadimageReadinRGB=imread('C:\\test.bmp');%前提图像在该目录下figure,imsho

下边的程序是我自己编的希望能给你参考.其中的imhist是显示直方图的,如果你不用可以直接删去.我已经将程序里的图片地址写成了d:\blood.jpg你将图片存在d盘,标明名字blood,注意类型为j

从别人那里学来的:1.将RGB图象转为HSV2.将H分量量化16级,将S分量和V分量分别量化为4级.3.将三个颜色分量合成为一维特征向量：L=H*Qs*Qv+S*Qv+v；Qs,Qv分别是S和V的量化

idx=hspec==0;%找出矩阵hspec中等于0的元素hspec(idx)=eps;%令矩阵hspec中等于0的元素等于eps,eps是matlab中的一个常数,无限接近于0例如：>>x=0;>

/>第一题程序：1-nchoosek(51,18)/nchoosek(54,18)结果：0.7121第二题程序：3^18/nchoosek(54,18)结果：3.9971e-006