Matlab-Python-Pictures-master.zip

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  • 2022-06-07 10:24
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利用matlab绘制节点,以及他们之间的关系,利用Excel表格 adjoin.xlsx,描述点之间的关系,1表示连接,0表示不连接,pos.xlsx表示要绘制的屏幕上的位置
Matlab-Python-Pictures-master.zip
  • Matlab-Python-Pictures-master
  • tangle.png
    3.5KB
  • MATLAB画路径图测试数据
  • ALinepath3.xlsx
    14.2KB
  • BLinepath3.xlsx
    14.2KB
  • adjoin.xlsx
    57.3KB
  • pathplot.m
    6.4KB
  • CLinepath3.xlsx
    14.5KB
  • pos.xlsx
    15.9KB
  • m314_list.m
    971B
  • m327_7.m
    1KB
  • list-make-picture.m
    1.7KB
  • m325.m
    1.4KB
  • m329.m
    444B
  • SobelLogCany.m
    469B
  • list_maker.m
    92B
  • m417.m
    3KB
  • huidugongsheng.m
    3KB
  • m318.m
    1.9KB
  • VOC2007_image_rename.m
    1.3KB
  • norgb2gray.m
    469B
  • m312.m
    310B
  • my_11_23.m
    545B
  • m328_4.m
    2.6KB
  • mytestct.m
    569B
  • m416.m
    179B
  • jpg_png.m
    261B
  • m43_11.m
    2.3KB
  • m107.m
    299B
  • m220000.m
    2.9KB
  • red_8.m
    572B
  • m42.m
    2.2KB
  • get-pixels-cv.py
    1.8KB
  • picture_24_to_8_chanel.m
    570B
  • cut-image.py
    748B
  • m330.m
    1.1KB
  • label_2_mat.m
    1.9KB
  • liver_roi.m
    247B
  • juxingfeature.m
    1.8KB
  • m31611.m
    1.2KB
  • m46_432liver.m
    2.5KB
  • m419_3_channel_all.m
    2KB
  • Double_angle.m
    481B
  • m312112.m
    742B
  • m316.m
    4.4KB
  • U11.m
    203B
  • README.md
    3.2KB
  • m319.m
    2.4KB
  • jingxiang.m
    899B
  • m0325.m
    944B
  • m331_quyushengzhang_liver.m
    3KB
  • OpenRoi.m
    788B
  • jpg_list_png.m
    1.2KB
  • m49_waitbar.m
    711B
内容介绍
# Matlab_pic * 1、[VOC2007_image_rename.m](https://github.com/decouples/Matlab_pic/blob/master/VOC2007_image_rename.m: )将文件夹内的图片改为VOC图像的命名格式:000134.jpg * 2、[VOCmaker: ](https://github.com/whlook/VOCMaker)一个VOC标注制作工具 * 3、[label_2_mat.m: ](https://github.com/decouples/Matlab/blob/master/label_2_mat.m)制作深度学习的数据集标签,输入图片转化为mat格式 * 4、[picture_24_to_8_chanel.m: ](https://github.com/decouples/Matlab/blob/master/picture_24_to_8_chanel.m)将24位图像转化位8位图像 * 5、[cut-image.py: ]()计算一个文件夹内所有的RGB图片的均值,会算出3个均值对应于3个通道 * 6、[get-pixels-cv.py: ]()使用python进行像素级的操作,旋转、访问像素值、裁剪等操作 * 7、[liver_roi: ]() 已知roi区域的二值图与原图,需要得到roi区域的像素值。 * 8、[OpenRoi.m: ]() 原图,二值化、连通域提取、开操作,取得roi区域,重心、画框 * 9、[jingxiang.m ]()对图片进行镜像操作,并保存在指定文件夹内 * 10、[Double_angle.m]():求图片的角二阶矩 * 11、[my_11_23.m]() :处理文件夹内所有的图片,将每张图片都截取某一个区域,该区域分割为多个小块,并保存小块到指定文件夹 * 12、[mytestct.m]() : 输入一张图片,将固定区域截成若干个区域,然后计算每一个区域的均值、方差等特征,然后存入一个矩阵供后续处理。 * 13、[huidugongsheng.m](): 求解图片的灰度共生矩阵 * 14、[juxingfeature.m]() :输入图片-->二值化-->边缘统计-->标号-->由细度进行分类 * 15、[norgb2gray.m]() :不用rgb2gray函数进行将rgb转化为灰度图,用公式的方法:G=0.30*R+0.59*G+0.11*B * 16、[m312.m]() :获取图片的边界坐标的一些操作 * 17、[m314_list.m](): 十行代码实现FCN标签制作 * 18、[m319.m]() : `Roi`区域的灰度直方图绘制、`u11.m`单一的绘制 * 19、[m22000.m](): 关于配准的一些代码,给出两幅图,进行匹配,连接等操作。 * 20、[m325.m、m0325.m](): 关于原图、mask、之间的一些操作 * 21、[m328_4.m ](): 图像复原的一些操作 . ---- * 22、[m329.m]() :一种加速matlab循环的方式,提前申请好内存,矢量化。减少图像处理中的运行时间 * 23、[m331_quyushengzhang_liver.m]() :采用区域生长方法进行肝部的分割,效果不太好,分割不完全,尤其对于肝部不是很均匀的图片 * 24、[m42.m](): 灰度变换操作 * 25、[m43_11.m](): 频域滤波处理 * 26、[m46_432lilver.m](): 一些简单的操作,对于处理标签图像.图像去除四周个人信息,旋转等 * 27、[m49_waitbar.m]() :关于再matlab里面加入进度条显示的程序,程序里面可以显示出进度的百分比 * 28、[m417.m](): 图片的平移、旋转、镜像、自适应增强等操作。 -------- ### 备注 * .mat的一个知识   如果要得到一个.mat文件,该文件内部包含多个值,如:mask、img等,可以采用将两个值分别载入matlab的工作空间,然后用: save mydata mask img; 这样就将mask和img保存在了一个.mat文件内部,然后该文件的名字为:mydata.mat
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