Matlab学习3

2023-12-29 17:16| 来源: 网络整理| 查看: 265

Matlab学习3-图像处理之翻转、镜像、错切、透视使用flipdim、maketform、imtransform、interp2 这里用的环境是matlab2020 1、图像水平翻转、镜像翻转效果如下：在这里插入图片描述 test.m代码如下：

img1=imread("img.jpg"); %参数2是行做逆序 img2=flipdim(img1,2); %1是列做逆序 img3=flipdim(img1,1); subplot(1,3,1),imshow(img1),xlabel("原图"); subplot(1,3,2),imshow(img2),xlabel("水平反转"); subplot(1,3,3),imshow(img3),xlabel("镜像反转");

2、图像错切，水平错切、垂直错切、水平垂直错切效果如下：在这里插入图片描述 test.m代码如下：

img1=imread("img.jpg"); %变换矩阵 Ju=[1 0 0 -0.5 1 0 0 0 1] %空间结构类型变换 tform=maketform("affine",Ju); img2=imtransform(img1,tform); Ju=[1 0.5 0 0 1 0 0 0 1] tform=maketform("affine",Ju); img3=imtransform(img1,tform); Ju=[1 0.5 0 0.5 1 0 0 0 1] tform=maketform("affine",Ju); img4=imtransform(img1,tform); subplot(2,2,1),imshow(img1),xlabel("原图"); subplot(2,2,2),imshow(img2),xlabel("水平错切"); subplot(2,2,3),imshow(img3),xlabel("垂直错切"); subplot(2,2,4),imshow(img4),xlabel("水平垂直错切");

3、图像透视效果如下：在这里插入图片描述

test.m代码如下：

img1=imread("img.jpg"); udata=[0 1]; vdata=[0 1]; %变换矩阵 T=[0 0 1 0 1 1 0 1] T1=[-4 2 -8 -3 1 -8 6 6] % 创建变换结构，透视类型 tform=maketform('projective',T,T1); %xdata与ydata均是二元向量中，分别对应x轴与y轴 bicubic双立方插值 [img2,xdata,ydata]=imtransform(img1,tform,'bicubic','udata',udata,'vdata',vdata,'size',size(img1),'fill',0); %255是白色 [img3,xdata,ydata]=imtransform(img1,tform,'bicubic','udata',udata,'vdata',vdata,'size',size(img1),'fill',255); subplot(1,3,1),imshow(img1),axis on,xlabel("原图"); subplot(1,3,2),imshow(img2),axis on,xlabel("透视图1"); subplot(1,3,3),imshow(img3),axis on,xlabel("透视图2");

4、图像失真效果如下：

test.m代码如下：

img1=imread("img.jpg"); subplot(2,2,1),imshow(img1),xlabel("原图"); times=8; %缩小，分辨率不变，近邻插值算法,近邻灰度赋值 img2=imresize(img1,1/times); subplot(2,2,2),imshow(img2),xlabel("失真图像"); %interp空间变换插值方法，二维插值函数,灰度插值运算 % img2=reshape(); img3=interp2(double(img2),'nearest'); subplot(2,2,3),imshow(img3),xlabel("最近邻插值方法填充的效果");

素材如下： gitee：https://gitee.com/CYFreud/matlab/tree/master/image_processing/demo3

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