Matlab编程图像大小的调整与变换

液晶显示器中减小对象尺寸的算法清除所有不必要的信息，例如：a=imread('3.png')；显示（一） [r,c]=size(a)； i=1； j=1； c=c/3； b=zeros(floor(r/2),floor(c/2))； 对于x=1:2:r对于y=1:2:c b(i,j)=a(x,y)； j = j + 1； 结尾i=i+1； j=1； 结尾数字imshow(b/255)，colormap(colorcube)数字图像c(b/255)，颜色图(灰色)像素信息

resizephotos -dir max_width_and_height，可让您选择目录并自动调整所有照片的大小。默认为1600像素，适合大多数显示器。如果选择 -files max_width_and_height，您可以选择特定文件进行调整。程序可能会询问是否递归处理子目录及是否覆盖原文件。若不覆盖，调整后的图像将保存在新的“resize-”前缀目录或文件中。resizephotos(file_or_directory, max_width_and_height, is_recursive, ... is_overwrite, path_to_save)：此函数允许您通过指定参数调整图像大小。

Matlab中实现图像傅里叶变换的源代码

该函数详细介绍了如何利用Matlab图形函数调整图形窗口大小，包括全屏和默认状态的设置。该功能允许用户通过简单操作实现图形窗口的最小化和最大化，与鼠标点击相似，以满足不同需求。此外，函数支持所有图形属性的调整，更多详细信息请参考链接。

此功能用于调整图像尺寸，以满足特定需求。它可以通过指定新尺寸或使用缩放因子来完成。

在Matlab中进行图像校准的过程中，文档包含了相关代码，适用于各种图像类型，并附有个人总结和详细说明。

图像拼接左右 MATLAB代码 sba_matlab MATLAB版本的稀疏束调整可以在以下情况下使用此MATLAB代码： 1. 您使用两台经过校准的相机拍摄对象的图片，并在图像中获得了特征点的2D坐标。 2. 然后根据三角测量原理（例如，MATLAB校准工具箱中的 stereo_triangulation.m）来计算特征点的3D坐标。 3. 但是，您获得的3D坐标只是在局部坐标系中。因此，您需要采取一些点云配准和缝合方法，以使它们位于同一全局坐标系中。 4. 经常存在您想减少的针迹误差。一种有效的方法是捆绑调整，或在这种情况下进行 稀疏捆绑调整。 5. 通常，人们将重投影点作为 [x; y] 并减少单个图像中的重投影误差。在提供的代码中，由于我们将重投影点设为 [x_left; y_left; x_right; y_right]，因此可以减少左右图像的重投影误差。可以在 main.m 和 bundle_adjustment.m 中看到更多详细信息。提供了一些数据和示例代码以进行测试。如果您有任何疑问或建议，请随时发送电子邮件至参考：SBA：通用稀疏软件包调整的软件包。

本程序利用Matlab强大的数学计算能力，将图像从空间域转换到频率域，完成了DCT变换。

这段代码使用Matlab进行图像处理，重点介绍了傅里叶正反变换及其频域表示，以及实现理想方形低通滤波器和Butterworth滤波器。编写过程充满挑战，因为长时间未使用Matlab，开始时不免有些混淆，甚至中途不经意间开始写Python！最终幸运地完成了这一任务，也成为全班第一完成者。