Matlab 里 premnmx tramnmx postmnmx 分别表示什么

premnmx函数：用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。tramnmx：使用网络时所用的新数据和样本数据接受相同的预处理函数。

postmnmx：常用的函数，网络输出结果需要进行反归一化还原成原始的数据。postmnmx语句的语法格式是：[PN] = postmnmx(P,minp,maxp)。

MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。

扩展资料：

MATLAB应用程序接口（API）是一个使MATLAB语言能与C、Fortran等其它高级编程语言进行交互的函数库。

该函数库的函数通过调用动态链接库（DLL）实现与MATLAB文件的数据交换，其主要功能包括在MATLAB中调用C和Fortran程序，以及在MATLAB与其它应用程序间建立客户、服务器关系。

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('xianbmp');

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('xianbmp');

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,[01 05],[]); %局部拉伸，把[01 05]内的灰度拉伸为[0 1]

subplot(2,2,3),imshow(J);

title('线性变换图像[01 05]');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

K=imadjust(I1,[03 07],[]); %局部拉伸，把[03 07]内的灰度拉伸为[0 1]

subplot(2,2,4),imshow(K);

title('线性变换图像[03 07]');

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('xianbmp');

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('xianbmp');

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('xianbmp');

subplot(231)

imshow(I)

title('原始图像')

I=rgb2gray(I);

I1=imnoise(I,'salt & pepper',002);

subplot(232)

imshow(I1)

title(' 添加椒盐噪声的图像')

k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %进行33模板平滑滤波

k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255; %进行55模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %进行77模板平滑滤波

k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %进行99模板平滑滤波

subplot(233),imshow(k1);title('33 模板平滑滤波');

subplot(234),imshow(k2);title('55 模板平滑滤波');

subplot(235),imshow(k3);title('77 模板平滑滤波');

subplot(236),imshow(k4);title('99 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('xianbmp');

I=rgb2gray(I);

J=imnoise(I,'salt&pepper',002);

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33模板中值滤波

k2=medfilt2(J,[5,5]); %进行55模板中值滤波

k3=medfilt2(J,[7,7]); %进行77模板中值滤波

k4=medfilt2(J,[9,9]); %进行99模板中值滤波

subplot(233),imshow(k1);title('33模板中值滤波');

subplot(234),imshow(k2);title('55模板中值滤波 ');

subplot(235),imshow(k3);title('77模板中值滤波');

subplot(236),imshow(k4);title('99 模板中值滤波');

7用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：

I=imread('xianbmp');

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('xianbmp');

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

9LOG算子检测边缘

用 MATLAB程序实现如下：

I=imread('xianbmp');

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');

10Canny算子检测边 缘

用MATLAB程序实现如下：

I=imread('xianbmp');

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('xianbmp');

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');

12Hough变换

I= imread('xianbmp');

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(03max(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(len>max_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('xianbmp');

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))/(mn);%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('xianbmp');

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 *** 作

I=imread('xianbmp'); %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 *** 作

MATLAB 实现腐蚀 *** 作

I=imread('xianbmp'); %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 *** 作

用 MATLAB实现开启和闭合 *** 作

I=imread('xianbmp'); %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 *** 作

I3=imclose(I1,se); %闭合 *** 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 *** 作

I=imread('xianbmp');%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 *** 作

I3=imclose(I1,se);%闭合 *** 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('xianbmp');%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('xianbmp');

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('xianbmp');

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

x=fsolve(fun,x0)求解fun(x)=0的解，x0是初值，fun是函数，x就是解 \r\n因为fsolve使用迭代法求解方程的，所以总要有个迭代的初值吧，这个初值就是你给的x0。 \r\n比如解方程组 \r\nx(1)^2+x(2)^2=1 \r\nx(1)=2x(2) \r\n可以写成 \r\nf=@(x)([x(1)^2+x(2)^2-1;x(1)-2x(2)]) \r\nx=fsolve(f,[1 1]) \r\n这里[1 1]就是初值，其实初值一般情况下可以随便给的。

function [y,y1]=select(ImageData,h,w)%取得最佳阈值将图像二值化

thr=05;delta=005;

y=(ImageData>=thrmean(max(ImageData)));

BW2=bwareaopen(y,10);%删除小面积对象

%格式：BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)

%作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下conn使用8邻域。

SE=strel('square',15);%创建一个正方形的结构元素

%SE = strel(shape, parameters)

%根据shape指定的类型创建一个结构元素SE。

IM2=imdilate(BW2,SE);%图像膨胀

IM3=imerode(IM2,SE);%图像腐蚀

%1开运算（先腐蚀后膨胀的过程）：利用它可以消除小物体，在纤细点处分离物体，平滑较大物体边界，但同时并不明显改变原来物体的面积。OPEN(X,B)

%2闭运算（先膨胀后腐蚀的过程）：利用它可以填充物体内细小空洞，连接临近物体、平滑其边界，但同时并不明显改变原来物体的面积。CLOSE(X,B)

average=sum(sum(IM3))/(hw); %将图像二值化

while(average<003||average>008)

if(average<003)

thr=thr-delta;

else

thr=thr+delta;

end

y=(ImageData>=thrmean(max(ImageData)));%求向量元素的平均值

BW2=bwareaopen(y,10);%再一次删除小面积

IM2=imdilate(BW2,SE);%膨胀

IM3=imerode(IM2,SE);%腐蚀

average=sum(sum(IM3))/(hw);%求灰度的平均值

end

y1=y;

y=IM3;

在Matlab中，cos函数可以使用cos(x)来表示，其中x是角度，而不是弧度。这是因为Matlab默认输入的是度数值，而不是弧度值。因此，如果需要计算cosx的值，可以直接在Matlab命令窗口中输入cos(x)即可。

需要注意的是，如果输入的是弧度值，则需要先将其转换为角度值并再进行计算。Matlab中，可以使用rad2deg函数将弧度转化为角度，也可以使用deg2rad函数将角度转化为弧度。

除了cos函数，Matlab还提供了许多数学函数，如sin、tan、log等等，都可以很方便地进行计算。同时，在Matlab中还可以进行向量和矩阵的计算，使得计算更加高效和灵活。

需要注意的是，Matlab中的cos函数是基于双精度浮点数的，因此在计算时可能存在精度误差。如果需要进行高精度计算，可以考虑使用符号计算工具箱或其他数值计算软件。

% rgb=imread('source1bmp');

% I=rgb2gray(rgb); % 色彩转换成灰度

I=imread('source3bmp');

level= graythresh(I); %得到合适的阈值 得到合适的阈值

bw= im2bw(I,level); %二值化

SE= strel('square',3); %设置膨胀结构元素

BW1= imdilate(bw,SE); % 膨胀

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');

subplot(2,3,3),imshow(BW1);title('膨胀');

subplot(2,3,4),imshow(BW2);title('腐蚀');

subplot(2,3,5),imshow(BW3);title('开运算');

subplot(2,3,6),imshow(BW4);title('闭运算');

%

figure(2)

BW5 = imfill(bw,'holes');

subplot(121), imshow(bw), title('源图像二值化')

subplot(122), imshow(BW5), title('填充后的图像')

%轮廓提取

figure(3)

contour = bwperim(bw);

imshow(contour);

title('轮廓')

步骤1，读取图像cameramantif （该图像是Matlab当前目录下自带的）

>> BW1=imread('cameramantif');

步骤2，创建一个任意形状的结构元素对象

>> SE=strel('arbitrary',eye(5));

步骤3，以图像BW1和结构元素SE为参数调用imerode函数进行腐蚀 *** 作。

>> BW2=imerode(BW1,SE);

步骤4，显示 *** 作结果

>> imshow(BW1)

>> figure,imshow(BW2)

图像cameramantif 腐蚀前后的效果对比！