matlab 命令集结（1）

double转uint8

A是double型，先对A做一个截尾取整运算，然后再转换数据类型吧

A=fix(A); AA=uint8(A);这样可能会好一点吧

或者

im2double():将图像数组转换成double精度类型

im2uint8():将图像数组转换成unit8类型

im2uint16():将图像数组转换成unit16类型

cell转uint8

%EO(1,1);为 1*1 cell 数值类型

>> sss = EO(1,1);

>> mm = cell2mat(sss); %cell转double

>> mm = fix(mm);

>> mm= unit8(mm);

axis equal：纵、横坐标轴采用等长刻度

sskkm是M*N矩阵

sskkmmm = unique(sskkm);

sskkmmm是统计sskkm中的整数类别。

如果sskkm是0-1矩阵，sskkmmm值是0,1

1、p = nextpow2(A)

若A为标量，返回p，p为使2^p≥abs(A)成立的p的最小值；

若A为向量，返回p，p为使2^p≥length(A)成立的p的最小值。

如A = 512，p = 9（因为2^9 = 512)；如A = 513，则p = 10（因为2^10 ≥513且10为可取最小值；如A = [1 2 3 4 5],则得到p = 3，因为2^3 ≥length(A) = 5，且3为可取最小值。

当A为向量时，有警告，需注意。

2、iptchecknargin(low,high,num_inputs,func_name) 检查参数数量是否在正常范围内；error

3、iptcheckinput(A, classes, attributes, func_name, var_name, arg_pos)
验证数组A的性质

4、IMAGE =changeclass(class，varargin) 改变varargin类型为class

5、Matlab取整函数：fix（向0方向取整）；floor（向负无穷方向取整）；ceil（向正无穷方向取整）；round（四舍五入）

6、k = imfinfo(filename) 获取图像信息；impixelinfo最近打开figure中显示像素信息指示工具，（旧版的pixelval）

7.iptchecknargin(low, high, num_inputs, func_name)该函数检查输入参数个数是否在 low 和 high 之间，假如不在， iptchecknargin 返回一个格式错误消息。

Low 应该是一个非负整数， high 应该是一个非负整数或者无穷大。

注明：该例子来自 Mathworks 公司英文帮助文件.

创建一个函数，用 iptchecknargin 检查函数参数是否在期望的范围内。

8.iptcheckinput(A, classes, attributes, func_name, var_name, arg_pos) 验证数组A的性质

9.tf = islogical(A) 返回1（true）如果A中所有元素都是逻辑类型的， 返回0（false）如果1不是逻辑类型的.

matlab 顶帽变换

se=strel('disk',10);%产生结构元素;%圆盘型结构元素

f1=imtophat(s,se);%使用顶帽变换 %顶帽变换是指原始图像减去其开运算的图像

当一幅图像具有大幅的背景的时候，而微小物品比较有规律的情况下，可以使用顶帽运算进行背景提取。

顶帽变换的主要代码是：

if islogical(A)

B = A & ~imopen(A,SE);

else

B = imsubtract(A, imopen(A,SE));

end

imopen(A,SE)开运算属于形态学图像处理，是先腐蚀后膨胀。作用是，可以使边界平滑，消除细小的尖刺，断开窄小的连接。保持面积大小不变等。

imsubtract(A,B) A-B

find函数用于返回所需要元素的所在位置 (位置的判定：在矩阵中，第一列开始，自上而下，依次为1，2，3...,然后再从第二列，第三列依次往后数)



find（A）返回矩阵A中非零元素所在位置

>> A = [1 0 4 -3 0 0 0 8 6];

>> X = find(A)

X =

1 3 4 8 9

find（A>5）返回矩阵A中大于5的元素所在位置

>> find(A>5)

ans =

8 9

[i,j,v]=find(A) 返回矩阵A中非零元素所在的行i,列j,和元素的值v(按所在位置先后顺序输出)

matlab k均值聚类

matlab 二值化