atlab中strel函数
MATLAB中strel函数的作用以及用法参数是什么? -
Matlab中函数strel在操作结构元素应用，用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象具体用法：SE = strel(shape,parameters)创建由指定形状shape对应的结构元素。其中shape的种类有arbitrary''pair''diamond''periodicline''disk''rectangle''line''square''octagon 参数parameters一般控制SE的大小。例子：se希望你能满意。
建议在matlab命令行输入：doc strel 可查看详细的内容函数功能：构造结构元素（Structuring element）。所谓结构元素，可以看做是一张小图像，它通常用于图像的形态学运算（如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算）。调用格式：SE = strel(shape, parameters)根据shape指定的类型创建一个结构元素SE。SE = str有帮助请点赞。
Matlab中函数strel在操作结构元素应用，用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象具体用法：SE = strel(shape,parameters)创建由指定形状shape对应的结构元素。其中shape的种类有arbitrary''pair''diamond''periodicline''disk''rectangle''line''square''octagon 参数parameters一般控制SE的大小。例子：se希望你能满意。
建议在matlab命令行输入：doc strel 可查看详细的内容函数功能：构造结构元素（Structuring element）。所谓结构元素，可以看做是一张小图像，它通常用于图像的形态学运算（如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算）。调用格式：SE = strel(shape, parameters)根据shape指定的类型创建一个结构元素SE。SE = str有帮助请点赞。
se3 = strel('disk',15)生成半径10的圆形se4 = strel('ball',15,5)生成半径15，高5的球形，
图像中心位置背景亮度强于其他部分亮度，用imopen函数和一个半径为15的圆盘结构元素对输入的图像I进行形态学开操作，去掉那些不完全包括在圆盘中的对象，从而实现对背景亮度的估计。》》clear;close all 》》I=imread（rice.png）》》imshow（I）》》background=imopen（I，strel（disk，15））是什么。
Matlab中如何实现灰度膨胀和灰度腐蚀? -
1、选取函数为f(x)=-|x-6|+5在[1,11]上的图像，画出函数图像。2、使用strel构建平坦的结构元素，如图。3、使用平坦的结构元素进行灰度膨胀，设置y轴范围为[0, 8]如图。4、构建高度为[1 1 1]的非平坦结构元素。显示的结果和平坦元素相同，但实际结构不同。5、使用非平坦的结构元素进行灰度说完了。
A。上段程序顺利运行的前提是MATLAB的程序当前工作路径也是在D:\picture\test下。否则会由于cd命令而改变当前工作路径而引起错误。B。大家如果查看files(i).name的值会发现，files(1).name，files(2).name的值分别是.和.. ，而files(3).name的值是Thumbs.db,从files(4).name开始才是我们想要的new有帮助请点赞。
用MATLAB的数学形态学做图像分割的步骤是什么啊? 先腐蚀在膨胀 还是说...
SE1= strel('arbitrary',eye(5)); %设置腐蚀结构元素BW2= imerode(bw,SE1); %腐蚀BW3= bwmorph(bw,'open'); %开运算BW4= bwmorph(bw,'close'); %闭运算figure(1),subplot(2,3,1),imshow(I);title('原图');subplot(2,3,2),imshow(bw);title('二值图');subplo后面会介绍。
I=imread('E:\QQ截图（百度知道）8c1001e9ba102363b80e2d09.jpg');I1=rgb2gray(I);I2=im2bw(I1);%%转化成二值图像figure,imshow(I2);se=strel('square',3);I2_1=imopen(I2,se);%%用开运算去掉很小的毛刺se1=strel('disk',11);I2_2=imclose(I2_1,se1);%%闭运算进行小区域等会说。
用matlab处理图 ipa010.jpg 一幅红豆颗粒图像 -
以下的解答是基于Matlab，也没有完全符合要求，只是能够计算出红豆数目，边界的长度稍加完善也能得出，至于标注则完全没能解决。这里提供的做法个人感觉有用的有2点：1是红豆从背景图像中的分割，这里采用的是依据彩色图像上红豆区域RGB分量中R（红色）分量值大于G（绿）、B（蓝）两色之和；2是红豆上后面会介绍。
background = imopen(I,strel('disk',15)); %估计背景图像figure, imshow(background);I2=imsubtract(I,background); %从原始图像中减去背景图像figure, imshow(I2)C)图像乘法运算I=imread('moon.tif');J=immultiply(I,1.2);K=immultiply(I,0.5);imshow(I)figure,imshow(J)figure,好了吧！