1、打开图片:在主界面上输入命令将图像转换为数据;Data = imread('folder icon.bmp')。
2、查看数据:双击工作区中的数据,我们可以看到图像数据的具体信息。
3、验证图像结果:输入命令,我们可以看到数据数据是图片所代表的;Imshow(数据)。
4、灰度说明:我们可以通过输入指令获得灰度后的矩阵;GDATA = rgb2gray(数据)。
5、查看灰色矩阵:双击,右边的工作区,gdata,可以看到数据的具体信息。
6、显示灰度图像:如下图所示,可以看到图片后的灰度。
需要准备的工具:电脑,MATLAB软件。
1、首先在matlab祝主界面输入一下指令清屏; clear;clc;。
2、 将自己准备的图片放在matlab的工作目录中,直接将图片复制到工作目录中。
3、接着在主界面输入一下指令,将图片转换成数据;data=imread('文件夹图标.bmp');
4、 双击工作空间中的,data我们可以看到图片数据的具体信息。
5、输入一下指令,我们可以看到,data数据就是表示的图片 imshow(data);
6、最后输入一下指令,就可以获得一个灰度后的矩阵; gdata=rgb2gray(data)。
>> I=imread('D:\Lena.jpg');
>> x=rgb2gray(I);
>> figure(1);
>> subplot(121);
>> imshow(I);
>> title('原始图像');
>> subplot(122);
>> imshow(x);
>> title('灰度图像');
彩色图像是RGB,直接用rgb2gray
MATLAB 并没有自带gray2rgb
灰度图像 是个 N x M 矩阵。 N 和 M 为坐标,存储的数值是灰度深浅强度。RGB 为 N x M x 3 的矩阵。N 和 M 为坐标,附带的 3 是 [红,绿,蓝] 三色,数值各取 0-1.0 之间。转换上,如果灰度图像为 1024 x 768 大小,则要建立一个 1024 x 768 x 3 的矩阵。再在每一像素上添上颜色。例如,rgb_image(2, 4, :)= [0 1 1] %(坐标(2,4)=浅蓝色)
为了进行并行处理。我将512*512 的矩阵分成了64*64 的独立小块,并存至对应的文件中。
for i=1:64:449
for j=1:64:449
y=x(i:i+63,j:j+63);
h=y';
a=(i-1)/64+1;
b=(j-1)/64+1;
sload=['fid=fopen(''x' num2str(a) num2str(b) '.txt'',''wt+'')'];
eval_r(sload);
fprintf(fid, 'M\t', h);
fclose(fid);
end
end
H=imread('XXX.jpg')
I=rgb2gray(H)