>> a=randint(4,4,[1 2])%%标记图像矩阵 a = 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 1 1 2 1 >> b=rand(4,4)%%原图像矩阵 b = 0.9355 0.0579 0.138
1.灰度平均值、标准差、中值 clear all I=imread('pout.tif');%灰度图像类型 average=mean2(I);%灰度均值 standard=std2(I);%灰度的标准差 med=median(double
1 . hui du ping jun zhi 、 biao zhun cha 、 zhong zhi c l e a r a l l I = i m r e a d ( ' p o u t . t i f ' ) ; % hui du tu xiang lei xing a v e r a g e = m e a n 2 ( I ) ; % hui du jun zhi s t a n d a r d = s t d 2 ( I ) ; % hui du de biao zhun cha m e d = m e d i a n ( d o u b l e . . .
比较新像素所在区域平均灰度值与各领域像素的灰度值% 输入：% imgData: 二维数组，数值表示灰度值，
stats= regionprops(L,properties)测量标注图像L中每个标注区域的属性。 stats= regionprops(regions,I,properties)还测量灰度图像I中每个标注区域的像素值属性。第一个输入参数regions必须为BW、
end>> mean1=sum1/n1%%第一个区域的像素平均值mean1 =0.5141>> mean22=sum2/n2%%第二个区域的像素平均值mean22 =0.3521 解析看不懂?免费查看同类题视频解析查
在图像分割和目标检测中,通过比较图像区域的平均灰度,可以帮助我们确定图像中的目标区域。 在Matlab中,灰度图像通常以二维矩阵的形式表示,每个元素代表一个像素的灰度值。其
在重建新影片的过程中,计算颜色通道的平均灰度值是一个重要的步骤。颜色通道的平均灰度值可以帮助我们了解图像的整体亮度和对比度。通过计算每个像素点的红、
算法：平均值灰度化方法将彩色图像中像素的R分量、G分量和B分量3个数值的平均值作为灰度图的灰度值。灰
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