matlab程序代码大全(matlab程序代码在哪里输入)
解释以下MATLAB代码?
这段MATLAB代码似乎是用来在摄像头中实时检测人脸的。让我来帮你解释一下各个部分的作用：
clc：清除命令行上的所有输出。
clear all：删除所有变量。
close all：关闭所有图窗。
web = webcam()：创建一个webcam对象。
pic =web.snapshot：使用webcam对象捕获一张图像。
detface=vision.CascadeObjectDetector()：创建一个脸部检测器。
imshow(pic)：显示图像。
while true：开始一个无限循环。
pic=web.snapshot：使用webcam对象捕获一张图像。
pic2=rgb2gray(pic)：将图像转换为灰度图像。
bbox = step(detface,pic)：使用脸部检测器在图像中检测脸部。
img = insertObjectAnnotation(pic,... 'rectangle',bbox,'Face')：在图像中标记出检测到的脸部。
imshow(img)：显示标记后的图像。
希望这些解释能帮助您理解代码的作用。
求MATLAB函数代码
题主给出的函数为分段函数，在matlab中可以用代码来实现：
1、首先，建立自定义分段函数，piecewise_fun(x)，并保存为piecewise_fun.m文件。piecewise_fun(x)函数的内容，为
function y=piecewise_fun(x)
n=length(x);
for i=1:n
if x(i)=0 x(i)=1
y(i)=x(i);
elseif x(i)1 x(i)=2
y(i)=2*x(i)-1;
elseif x(i)2
y(i)=x(i).^2-1;
else
y(i)=0;
end
end
end
2、然后在matlab的命令窗口中，执行下来命令
x=-10：0.5：10; %例如
y=piecewise_fun(x)
plot(x,y),grid on
xlabel('x'),ylabel('y(x)')
MATLAB编程，求程序
提示用户输入一个数组，再筛选出其中∈[0,20]的数据，结尾元素再替换为8，代码如下：
%提示用户输入一个数组，再筛选出其中∈[0,20]的数据，结尾元素再替换为8，代码如下(不含注释5行)：
x=input('请输入一个数组');
y=x(x20 x0);
y(end)=8;
disp('输出y=');
disp(y);
代码截图如下:
代码运行效果如下:
求MATLAB代码
MATLAB实用源代码
1图像的读取及旋转
A=imread('');%读取图像
subplot(2,2,1),imshow(A),title('原始图像');%输出图像
I=rgb2gray（A）;
subplot(2,2,2),imshow(A),title('灰度图像');
subplot(2,2,3),imhist(I),title('灰度图像直方图');%输出原图直方图
theta = 30;J = imrotate(I,theta);% Try varying the angle, theta.
subplot(2,2,4)， imshow(J),title(‘旋转图像’)
2边缘检测
I=imread('C:\Users\HP\Desktop\平时总结\路飞.jpg');
subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');
I1=edge(I,'sobel');
subplot(2,2,2),imshow(I1),title('sobel边缘检测');
I2=edge(I,'prewitt');
subplot(2,2,3),imshow(I2),title（'prewitt边缘检测'）;
I3=edge(I,'log');
subplot(2,2,4),imshow(I3),title（'log边缘检测'）;
3图像反转
MATLAB 程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
J=double(I);
J=-J+(256-1);%图像反转线性变换
H=uint8(J);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(H);
4.灰度线性变换
MATLAB 程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;%显示坐标系
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %显示坐标系
J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1]
subplot(2,2,3),imshow(J);
title('线性变换图像[0.1 0.5]');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1]
subplot(2,2,4),imshow(K);
title('线性变换图像[0.3 0.7]');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
5.非线性变换
MATLAB 程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1),imshow(I1);
title(' 灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;%显示网格线
axis on;%显示坐标系
J=double(I1);
J=40*(log(J+1));
H=uint8(J);
subplot(1,2,2),imshow(H);
title(' 对数变换图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
4.直方图均衡化
MATLAB 程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
I=rgb2gray(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I);
subplot(2,2,2);
imhist(I);
I1=histeq(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I1);
subplot(2,2,2);
imhist(I1);
5. 线性平滑滤波器
用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序：
I=imread('xian.bmp');
subplot(231)
imshow(I)
title('原始图像')
I=rgb2gray(I);
I1=imnoise(I,'salt pepper',0.02);
subplot(232)
imshow(I1)
title(' 添加椒盐噪声的图像')
k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %进行3*3模板平滑滤波
k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255; %进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %进行7*7模板平滑滤波
k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %进行9*9模板平滑滤波
subplot(233),imshow(k1);title('3*3 模板平滑滤波');
subplot(234),imshow(k2);title('5*5 模板平滑滤波');
subplot(235),imshow(k3);title('7*7 模板平滑滤波');
subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板平滑滤波');
6.中值滤波器
用MATLAB实现中值滤波程序如下：
I=imread('xian.bmp');
I=rgb2gray(I);
J=imnoise(I,'saltpepper',0.02);
subplot(231),imshow(I);title('原图像');
subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');
k1=medfilt2(J); %进行3*3模板中值滤波
k2=medfilt2(J,[5,5]); %进行5*5模板中值滤波
k3=medfilt2(J,[7,7]); %进行7*7模板中值滤波
k4=medfilt2(J,[9,9]); %进行9*9模板中值滤波
subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波');
subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波 ');
subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波');
subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板中值滤波');
7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on;%显示坐标系
I1=im2bw(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('二值图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;%显示网格线
axis on;%显示坐标系
H=fspecial('sobel');%选择sobel算子
J=filter2(H,I1); %卷积运算
subplot(2,2,3),imshow(J);
title('sobel算子锐化图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on;%显示坐标系
h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子
J1=conv2(I1,h,'same');%卷积运算
subplot(2,2,4),imshow(J1);
title('拉普拉斯算子锐化图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
8.梯度算子检测边缘
用 MATLAB实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,3,1);
imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
I1=im2bw(I);
subplot(2,3,2);
imshow(I1);
title('二值图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
I2=edge(I1,'roberts');
figure;
subplot(2,3,3);
imshow(I2);
title('roberts算子分割结果');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
I3=edge(I1,'sobel');
subplot(2,3,4);
imshow(I3);
title('sobel算子分割结果');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
I4=edge(I1,'Prewitt');
subplot(2,3,5);
imshow(I4);
title('Prewitt算子分割结果 ');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
9.LOG算子检测边缘
用 MATLAB程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像');
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2);
imshow(I1);
title('灰度图像');
I2=edge(I1,'log');
subplot(2,2,3);
imshow(I2);
title('log算子分割结果');
10.Canny算子检测边 缘
用MATLAB程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像')
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2);
imshow(I1);
title('灰度图像');
I2=edge(I1,'canny');
subplot(2,2,3);
imshow(I2);
title('canny算子分割结果');
11.边界跟踪 （bwtraceboundary函数）
clc
clear all
I=imread('xian.bmp');
figure
imshow(I);
title('原始图像');
I1=rgb2gray(I); %将彩色图像转化灰度图像
threshold=graythresh(I1); %计算将灰度图像转化为二值图像所需的门限
BW=im2bw(I1, threshold); %将灰度图像转化为二值图像
figure
imshow(BW);
title('二值图像');
dim=size(BW);
col=round(dim(2)/2)-90; %计算起始点列坐标
row=find(BW(:,col),1); %计算起始点行坐标
connectivity=8;
num_points=180;
contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],'N',connectivity,num_points);
%提取边界
figure
imshow(I1);
hold on;
plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2);
title('边界跟踪图像');
12.Hough变换
I= imread('xian.bmp');
rotI=rgb2gray(I);
subplot(2,2,1);
imshow(rotI);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;
BW=edge(rotI,'prewitt');
subplot(2,2,2);
imshow(BW);
title('prewitt算子边缘检测 后图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;
[H,T,R]=hough(BW);
subplot(2,2,3);
imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');
title('霍夫变换图');
xlabel('\theta'),ylabel('\rho');
axis on , axis normal, hold on;
P=houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
x=T(P(:,2));y=R(P(:,1));
plot(x,y,'s','color','white');
lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7);
subplot(2,2,4);,imshow(rotI);
title('霍夫变换图像检测');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;
hold on;
max_len=0;
for k=1:length(lines)
xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];
plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');
plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');
len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);
if(lenmax_len)
max_len=len;
xy_long=xy;
end
end
plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan');
13.直方图阈值法
用 MATLAB实现直方图阈值法：
I=imread('xian.bmp');
I1=rgb2gray(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I1);
title(' 灰度图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on;%显示网格线
axis on; %显示坐标系
[m,n]=size(I1);%测量图像尺寸参数
GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量
for k=0:255
GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n);%计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置
end
subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g')%绘制直方图
title('灰度直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel(' 出现概率')
I2=im2bw(I,150/255);
subplot(2,2,3),imshow(I2);
title('阈值150的分割图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
I3=im2bw(I,200/255); %
subplot(2,2,4),imshow(I3);
title('阈值200的分割图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
14. 自动阈值法：Otsu法
用MATLAB实现Otsu算法：
clc
clear all
I=imread('xian.bmp');
subplot(1,2,1),imshow(I);
title('原始图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
level=graythresh(I); %确定灰度阈值
BW=im2bw(I,level);
subplot(1,2,2),imshow(BW);
title('Otsu 法阈值分割图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
15.膨胀操作
I=imread('xian.bmp'); %载入图像
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1);
imshow(I1);
title('灰度图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素
I2=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行膨胀
subplot(1,2,2);
imshow(I2);
title(' 膨胀后图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
16.腐蚀操作
MATLAB 实现腐蚀操作
I=imread('xian.bmp'); %载入图像
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1);
imshow(I1);
title('灰度图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素
I2=imerode(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀
subplot(1,2,2);
imshow(I2);
title('腐蚀后图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
17.开启和闭合操作
用 MATLAB实现开启和闭合操作
I=imread('xian.bmp'); %载入图像
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %显示坐标系
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %显示坐标系
se=strel('disk',1); %采用半径为1的圆作为结构元素
I2=imopen(I1,se); %开启操作
I3=imclose(I1,se); %闭合操作
subplot(2,2,3),imshow(I2);
title('开启运算后图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %显示坐标系
subplot(2,2,4),imshow(I3);
title('闭合运算后图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %显示坐标系
18.开启和闭合组合操作
I=imread('xian.bmp');%载入图像
subplot(3,2,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;%显示坐标系
I1=rgb2gray(I);
subplot(3,2,2),imshow(I1);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;%显示坐标系
se=strel('disk',1);
I2=imopen(I1,se);%开启操作
I3=imclose(I1,se);%闭合操作
subplot(3,2,3),imshow(I2);
title('开启运算后图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;%显示坐标系
subplot(3,2,4),imshow(I3);
title('闭合运算后图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;%显示坐标系
se=strel('disk',1);
I4=imopen(I1,se);
I5=imclose(I4,se);
subplot(3,2,5),imshow(I5);%开—闭运算图像
title('开—闭运算图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;%显示坐标系
I6=imclose(I1,se);
I7=imopen(I6,se);
subplot(3,2,6),imshow(I7);%闭—开运算图像
title('闭—开运算图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;%显示坐标系
19.形态学边界提取
利用 MATLAB实现如下：
I=imread('xian.bmp');%载入图像
subplot(1,3,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;%显示网格线
axis on;%显示坐标系
I1=im2bw(I);
subplot(1,3,2),imshow(I1);
title('二值化图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;%显示网格线
axis on;%显示坐标系
I2=bwperim(I1); %获取区域的周长
subplot(1,3,3),imshow(I2);
title('边界周长的二值图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;
20.形态学骨架提取
利用MATLAB实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;
I1=im2bw(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('二值图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;
I2=bwmorph(I1,'skel',1);
subplot(2,2,3),imshow(I2);
title('1次骨架提取');
axis([50,250,50,200]);
axis on;
I3=bwmorph(I1,'skel',2);
subplot(2,2,4),imshow(I3);
title('2次骨架提取');
axis([50,250,50,200]);
axis on;
21.直接提取四个顶点坐标
I = imread('xian.bmp');
I = I(:,:,1);
BW=im2bw(I);
figure
imshow(~BW)
[x,y]=getpts
平滑滤波
h=fspecial('average',9);
I_gray=imfilter(I_gray,h,'replicate');%平滑滤波
MATLAB微分方程组求解全部代码
w=100*pi;R=1;L=0.01;t=0:0.000001:2;Us=220.*sqrt(2).*sin(100.*pi.*t).*((1/6)100.*t-fix(100.*t)1);i=dsolve('Di=(Us-R*i)/L','i(0)=0','t')i = (Us - Us*exp(-(R*t)/L))/Ri=(220.*sqrt(2).*sin(100.*pi.*t).*((1/6)100.*t-fix(100.*t)1)-220.*sqrt(2).*sin(100.*pi.*t).*((1/6)100.*t-fix(100.*t)1).*exp(-(1.*t)/0.01))/1;plot(t,i)
matlab编程 求代码
1.打开matlab2012b,新建new script.输入如下代码:a=input('a=?');b=input('b=?');c=input('c=?');d=b*b-4*a*c;x=[(-b+sqrt(d))/(2*a),(-b-sqrt(d))/(2*a)];disp(['x1=',num2str(x(1)),',x2=',num2str(x(2))]);
2.点击“run”运行.选择好保存的文件名和保存目录.这里取文件名为:yiyuanercifangchengqiujie.运行结果如下:依次输入a、b、c的值 yiyuanercifangchengqiujiea=?6b=?7c=?9x1=-0.58333+1.0769i,x2=-0.58333-1.0769i可以连续运行,也就是说可以接着输入下一组a、b、c的值.
3.附例1:用 solve方法来求一元一次方程组的根.