使用Matlab裁剪图像的方法

通过指定要从图像边缘切掉的像素数量来裁剪图像的简单方法。imcrop函数虽然存在，但我不喜欢使用矩形语法。以下是我喜欢的实现方式： 快速实用语法（至少对我来说），可以处理更高维度，且在FEX上找不到类似的功能。该方法可以沿前两个维度裁剪图像。例如： I = imread('peppers.png'); % RGB图像 J = margincrop(I, [10 20], [100 100]); subplot(1, 2, 1); imshow(I); subplot(1, 2, 2); imshow(J); 此代码将裁剪掉图像I的上下左右边缘，保留中心区域。欢迎反馈和讨论。

在此程序中，用户可以手动设置图像块的尺寸，并从不同处理的图像中裁剪出同一位置的图像块。此方法为图像处理的研究提供了便利，确保图像块的一致性。

介绍了如何使用Matlab编写图像锐化的代码，详细讨论了锐化算法的实现步骤。

用户交互式的遥感图像裁剪脚本，RasterSubsetViaShapefile.pro挺实用的，尤其你手头有不规则的shp矢量文件的时候。它支持输出成ENVI dat或TIFF，直接拿来做后续或者建模都比较方便，适合搞影像的朋友。 基于 IDL 写的裁剪脚本，使用起来还挺丝滑。用户选择输入图像和矢量边界之后，它会自动完成裁剪并输出格式化数据。不用再手动配坐标、转格式，效率提高不少。 像大面积不规则区域时，比如要裁个河流流域、一个山区的边界，用shp画好后丢进来就能跑。你也可以输出为TIFF方便接入 GIS 系统，或者输出dat继续跑 ENVI。 顺带推荐几个相关的资源，都是干货： Mat

Matlab实现图像梯形校正的方法包括投影变换，特别适合初学者，附带测试图片。

该方法专注于利用Matlab开发，用于填充图像中的遮罩区域。

这是在Matlab环境中运行的自动裁剪预处理算法，用于从给定的数据集中裁剪绿色背景中的鸟类图像。为了测试实际结果的准确性，您需要安装phow_caltech 101，并在两个数据集上运行phow_caltech 101（裁剪前和裁剪后）。该算法相较于传统的背景分割算法更直接有效，只需运行autocrop即可将结果保存在指定的路径中。请注意，您需要确保所有输出文件夹已创建。该算法包括三个步骤：首先根据定义移除背景中的大部分像素，其次生成图像的副本并将其转换为二值图像以获取最大区域，最后从二值图像中获取所需的边界参数，并利用这些参数在原始图像中进行裁剪。由于实际情况的变化，可能需要调整某些参数，尤

利用能量梯度函数进行图像锐度评估，结合其他图像指标进行全面分析。

本程序提供了三种不同的方法来实现图像的旋转，采用了GUI设计，界面简单直观，用户可以轻松设置旋转角度，非常方便实用。这些方法不仅展示了MATLAB在图像处理中的灵活性，还能帮助用户快速完成图像旋转任务。