利用Matlab提取图片中曲线数据(线性修正,支持对数坐标)

Matlab中的图像特征提取方法引言：图像特征提取是计算机视觉领域的重要研究课题，它能够从图像中提取到有用的信息，为后续的图像处理和分析任务提供基础和支持。

而Matlab作为一款强大的数学软件，提供了丰富的工具包和函数库，为图像特征提取提供了方便和快捷的实现途径。

本文将介绍几种常用的Matlab图像特征提取方法，包括颜色特征、纹理特征和形状特征。

一、颜色特征提取方法颜色是图像中最明显和直观的特征之一，在图像分类、目标检测等应用中具有重要的作用。

Matlab提供了很多用于颜色特征提取的函数，如rgb2hsv、rgb2gray 和histogram等。

其中，rgb2hsv函数能够将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，通过调整h、s、v三个分量可以提取不同的颜色特征。

而rgb2gray函数则能够将RGB图像转换为灰度图像，提取图像的亮度特征。

histogram函数可以统计图像各个像素值的频数，从而得到图像的直方图表示。

二、纹理特征提取方法纹理是图像中由上下左右相邻像素之间的灰度差异造成的视觉效果，对于图像的表达和分析具有重要意义。

Matlab提供了一些常用的纹理特征提取函数，如graycomatrix和glcmprops。

graycomatrix函数可以计算灰度共生矩阵，通过统计不同灰度值相邻像素之间的出现频率来描述纹理信息。

而glcmprops函数能够计算灰度共生矩阵的统计特征，如对比度、均匀性和能量等，从而得到更全面和准确的纹理特征描述。

三、形状特征提取方法形状是物体以及图像中的基本外形特征，它对于目标分类和图像分析具有重要的作用。

Matlab提供了多种形状特征提取函数，如regionprops和boundary。

regionprops函数可以计算图像中各个连通区域的面积、周长、中心位置等基本形状特征。

boundary函数能够提取图像边界的像素坐标，通过对坐标进行拟合和分析可以得到更复杂和准确的形状特征。

Matlab中的图像分析与特征提取方法介绍引言近年来，数字图像处理在计算机视觉、医学图像分析和模式识别等领域中得到了广泛应用。

而Matlab作为一种强大的数值计算和图像处理工具，提供了丰富的函数库和工具箱，方便用户进行图像的分析与特征提取。

本文将介绍Matlab中常用的图像分析与特征提取方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。

一、图像分析方法1.图像增强技术图像增强是指对图像进行亮度、对比度、锐化等方面的调整，以提高图像的质量和可视性。

Matlab中提供了丰富的图像增强函数，如直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对数变换、伽马变换等。

这些函数可以根据图像的特点和需求，调整图像的灰度分布，增强图像的细节和对比度，使图像更加清晰和易于分析。

2.边缘检测技术边缘检测是图像分析的重要步骤，用于发现图像中物体的边界。

Matlab中提供了多种边缘检测算法，如Sobel、Prewitt、Canny等。

这些算法基于不同的原理和计算方法，能够有效地提取图像中的边缘信息。

用户可以根据不同的应用场景选择适合的边缘检测算法，并调整参数以达到最佳的检测效果。

3.目标检测技术目标检测是指在图像中自动地识别和定位特定的目标。

Matlab中提供了多种目标检测算法，如Haar特征、HOG特征、SURF特征等。

这些算法基于不同的特征描述子和分类器，能够在图像中检测出感兴趣的目标。

用户可以根据需要提供训练样本并调整参数，训练自己的目标检测器。

二、特征提取方法1.颜色特征提取颜色是图像中重要的信息特征之一，能够用于图像分类、目标检测等任务。

Matlab中提供了多种颜色特征提取方法，如RGB颜色直方图、HSV颜色直方图、颜色矩等。

这些方法能够对图像中的颜色进行分析和描述，提取出图像的颜色特征，为后续的任务提供有价值的信息。

2.纹理特征提取纹理是指图像中的重复或规则的局部结构。

纹理特征提取能够有效地描述图像的纹理信息，用以区分不同的物体或场景。

利用Matlab进行图像处理的常用方法概述：图像处理是数字信号处理的一个重要分支，也是计算机视觉领域的核心内容之一。

随着计算机技术的不断发展，利用Matlab进行图像处理的方法变得越来越重要。

本文将介绍一些常用的Matlab图像处理方法，包括图像的读取与显示、图像的预处理、图像的滤波处理、基本的图像增强方法以及图像的分割与检测等。

一、图像的读取与显示在Matlab中，可以使用imread函数直接读取图像。

通过指定图像的路径，我们可以将图像读取为一个矩阵，并且可以选择性地将其转换为灰度图像或彩色图像。

对于灰度图像，可以使用imshow函数将其显示出来，也可以使用imwrite函数将其保存为指定格式的图像文件。

对于彩色图像，可以使用imshow函数直接显示，也可以使用imwrite函数保存为指定格式的图像文件。

此外，还可以使用impixel函数获取图像中指定像素点的RGB值。

二、图像的预处理图像的预处理是指在进一步处理之前对图像进行调整和修复以消除图像中的噪声和不良的影响。

常用的图像预处理方法包括图像的平滑处理、图像增强和图像修复等。

1. 图像平滑处理：常用的图像平滑方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

其中，均值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的平均值，中值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的中值，高斯滤波则通过加权平均的方式平滑图像。

2. 图像增强：图像增强是指通过一些方法提高图像的质量和信息内容。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和锐化等。

直方图均衡化通过调整图像的灰度分布，以提高图像的对比度和细节。

对比度拉伸是通过将图像的像素值线性拉伸到整个灰度范围内，以增强图像的对比度。

锐化则是通过增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。

三、图像的滤波处理图像的滤波处理是指通过对图像进行一系列滤波操作，来提取图像中的特征和信息。

常用的图像滤波方法包括模板滤波、频域滤波和小波变换等。

1. 模板滤波：模板滤波是基于局部像素邻域的滤波方法，通过定义一个滤波模板，将其与图像进行卷积操作，从而实现图像的滤波。

利用Matlab提取图片中的数据(修订版)从事科研或者工程的人员在文档撰写过程中，常需要将文献中的曲线与自己的结果对比，为获取原始数据，一种常用的办法是手动描点，即将原始曲线放大然后打印出来，选取一定数量的点，读出其横纵坐标，然后重绘。

对于较为平坦的曲线，这种方法当然可行，但当曲线数量增加，曲线变化复杂，这种方法工作量可想而知。

前段时间由于原始数据丢失，仅剩几十幅图片，本人尝试过手动描点，经历几个小时奋战，实在无法继续，索性转向matlab，借助其强大的数据处理能力，编写了两个GUI的小软件image2data、data_poly提取数据，如今大功告成，遂于大家分享。

2010-12-26yc97463240@2010年编写软件至今，已有一年，平均每个星期都有网友向我索要软件或提出问题，与你们的交流很愉快，为答谢大家对我的鼓励，我决定：1、对本教程作出修改，针对大家容易出现错误的地方作出批注，并在一个月内对程序进行改进。

2、录制视频教程，更加直接的引导大家使用。

最后申明，本教程完全免费，可在百度、豆丁和其他文档分享类网站在线阅览，教程会发布到优酷上，如有需要，直接email索取(一般当天回复)。

2012-03-10yc97463240@本文分三部分：1、数据提取实验演示；2、软件编写要点；3、附录。

关心使用操作的朋友请看第一部分，有兴趣钻研代码的朋友请看第二部分，本软件以功能实现为主，界面和操作方面略有不适，尽请谅解。

1、数据提取演示实验原始数据来源：安华高科技数据手册（HSMP-38XX and HSMP-48XX Series），如图1所示。

目标曲线：提取1MHz频率下的PIN二极管电容与反偏电压之间关系曲线。

图1 包含目标曲线的原始图像实验步骤：Step1：制作jpg图片方法：利用PPT的图片另存功能制作jpg图片，本方法具有普遍性。

首先从pdf中copy图1，即上述包含数据坐标的曲线，然后paste到ppt的空白页面，最后调整图片大小，另存为 figure1.jpg，如图2所示。

使用MATLAB进行图像处理的基本技巧图像处理是数字图像处理的一种重要分支，通过对图像进行数字信号处理，实现增强、恢复、分割和分析等目标。

MATLAB作为一款强大的数学计算软件，也可以用于图像处理，并提供了丰富的图像处理工具箱。

本文将介绍一些使用MATLAB进行图像处理的基本技巧。

一、图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件，常见的格式包括jpg、png和bmp等。

读取图像的语法格式为：img = imread('image.jpg');其中，'image.jpg'为图像文件的路径和文件名，读取的图像将存储在img数组中。

读取图像后，可以使用imshow函数将图像显示在窗口中。

语法格式如下：imshow(img);其中，img为待显示的图像数组。

二、图像的缩放对于不同的应用需求，我们可能需要对图像进行缩放。

在MATLAB中，可以使用imresize函数实现图像的缩放。

语法格式如下：resized_img = imresize(img, scale);其中，img为待缩放的图像数组，scale为缩放比例。

通过调整scale的值，可以实现图像的放大或缩小。

三、图像的灰度化在某些情况下，我们只关注图像的亮度信息，而忽略颜色信息。

此时可以将图像转换为灰度图像，以降低计算复杂度。

在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数实现图像的灰度化。

语法格式如下：gray_img = rgb2gray(img);其中，img为待灰度化的图像数组，gray_img为转换后的灰度图像数组。

四、图像的滤波图像滤波是图像处理中常用的技术，用于去除图像中的噪声、平滑图像或增强图像的某些特征。

在MATLAB中，常用的图像滤波函数包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

1. 均值滤波均值滤波可以有效地平滑图像，并去除部分噪声。

在MATLAB中，可以使用imfilter函数实现均值滤波。

Clf ‘为：清除figure窗口中的内容，并不关闭figure窗口；Figure ‘为：打开一个新的figure窗口；Close ‘为：关闭一个figure窗口；Close all ‘为：关闭所有的figure图形窗口；Title（‘标题‘）‘为：为图形输入标题；Text（x,y,’文字’）‘为：在figure窗口的（x,y）坐标处输入文字“字符串”；View（2）‘为：把图形跳回到二维显示；View（3）‘为：把图形跳回到三维显示；Grid on ‘为：显示栅格；Hold on ‘为：保持当前figure窗口图形；Xlabel（’文字’）、ylabel（‘文字’）、zlabel（‘文字’）‘为：定义X,Y,Z轴；Axis（‘square‘）为：使得XYZ坐标长度相等；Axis([a,b,c,d,e,f]) ‘为:定义a<x<b,c<y<d,e<z<f坐标范围；Plot(x,y,’:dm’) ‘为：作xy图，线性为虚线（“：”），标记为菱形（“d”），颜色为洋红色（“m”）; p=Polyfit（x,y,m）‘为：用m项式拟合x，y数据；xi=1:0.1:10yi=Polyval（p,xi）‘为：求得多项式p在xi内的值，并且赋值给yi；定义一个inline函数：>> fun=inline('x^2+5','x')fun =Inline function:fun(x) = x^2+5>> fun(4)ans =21 （或者写成：feval（fun，4），结果也是一样的等于21）定义一个匿名函数：>> fun=@(x)x^2fun =@(x)x^2>> feval(fun,5) ‘用feval函数求相应的值；ans =25返回函数的最大最小值：>> y=[5,7,8,33545,0];>> max(y)ans =33545>> min(y)ans =有关figure的相关函数：（1）在figure窗口输入数据：Gtext（‘字符串‘）‘为：在figure窗口处插入相应字符串；gtext({'我爱你！','i love you !','jtame'}) ‘为：一次性分三行在figure输入：芳~我爱你！i love you !jtamegtext({'我爱你！';'i love you !';'jtame'}) ‘为：分三次在三个地方输入：芳~我爱你！i love you ! jtame （2）在figure窗口提取数据：>>Ginput ‘在figure窗口中选区任意个点，在按下回车键后返回点的坐标值；>>[x,y]=ginput ‘在figure窗口中选区任意个点，在按下回车键后返回点的坐标值给x，y；>>[x,y]=ginput(4) ‘在figure窗口中选区4个点，在按下回车键后返回点的坐标值给x，y；>>[x,y,button] = ginput( ) ‘返回x和y的坐标，以及button值（1=左键，2=中，3=右）或者按键的ASXII码值。

MATLAB图像处理工具箱的使用方法导言：MATLAB作为一种常用的数学软件，被广泛应用于科学研究和工程领域。

其中的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）提供了许多功能强大的工具，用于处理和分析图像数据。

本文将介绍一些常用的图像处理工具箱的使用方法，帮助读者更好地掌握这一工具箱的优势。

一、图像的读取和显示要使用MATLAB进行图像处理，首先需要将图像读入MATLAB环境中，并显示出来。

通过imread函数可以方便地读取图像文件，如下所示：img = imread('image.jpg');这将会将名为'image.jpg'的图像读入img变量中。

接下来，使用imshow函数可以将图像显示在MATLAB的图像窗口中：imshow(img);通过这种方式，我们可以直观地了解图像的内容和特征。

二、图像的灰度化和二值化在很多图像处理应用中，我们常常需要将图像转换为灰度图像或二值图像。

在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像：gray_img = rgb2gray(img);这将把彩色图像img转换为灰度图像gray_img。

接下来，使用im2bw函数可以将灰度图像转换为二值图像：binary_img = im2bw(gray_img);这将把灰度图像gray_img转换为二值图像binary_img。

通过灰度化和二值化的处理，我们可以更方便地进行后续的图像分析和处理。

三、图像的平滑处理图像中常常存在噪声，这会对后续的分析和处理造成一定的干扰。

为减少这种噪声的影响，可以对图像进行平滑处理。

在MATLAB中，有多种方法可以实现图像的平滑处理，其中较常用的是均值滤波和高斯滤波。

通过使用函数imgaussfilt和imfilter，可以分别实现高斯滤波和均值滤波：smooth_img = imgaussfilt(img);或者smooth_img = imfilter(img, fspecial('average', [3 3]));这些函数可以在图像中应用指定的滤波器来平滑图像，从而减少噪声的干扰。

z=imread('1.jpg');imshow(z)I=imread('f:/1.jpg')imshow(I)1: 若fig图像文件存在，而其数据丢失，可直接使用函数从fig文件中将数据导出①open('d:\filename.fig');% filename是文件名% 取出曲线的handle，这里gca表示当前图形的CurrentAxes属性% 如果图中有多条曲线，lh为一个数组lh = findall(gca, 'type', 'line');% 取出x轴数据xc = get(lh, 'xdata');%多条曲线，若取第i条线的数据，则xc=get(lh(i),'xdata')% 取出y轴数据yc = get(lh, 'ydata');%结果显示xc %x轴数据矩阵yc %y轴数据矩阵解释：gcf 返回当前Figure对象的句柄值gca返回当前axes对象的句柄值gco返回当前鼠标单击的句柄值，该对象可以是除root对象外的任意图形对象，并且Matlab 会把当前图形对象的句柄值存放在Figure的CurrentObject属性中。

2：若为非fig格式的其他常见图片格式，如.jpg,.png等等，可采取手动点击和程序取值等方式。

①手动点击取值作图clear all;clc;y=imread('d:\xx.png'); %读取该图imshow(y); %显示该图set(gcf,'outerposition',get(0,'screensize')); %使该图显示最大化，便于取点[x0,y0] = ginput; %利用鼠标取点，按回车键结束。

%这个时候可以顺序点取图中坐标轴的，左下，左上，右上，右下四个点。

%存取角点坐标信息save corner.mat x0 y0%开始撷取其中一条实线上的点，按你需要的精度，点取任意多的点，回车结束[x1,y1] = ginput;%存取曲线1的点源信息save line1.mat x1 y1%其余曲线类推%存取曲线2的点源信息[x2,y2] = ginput;save line2.mat x2 y2%重画%因为屏幕坐标是从左上角为坐标原点开始的，需要做些变换根据实际修改为自己的坐标%四个角点对应的坐标为（0，0）（0，4），（8，4），（8，0）x1 = (x1-min(x0))*8.0/(max(x0)-min(x0));y1 = (y1-max(y1))*4.0/(min(y0)-max(y0));plot(x1,y1,'r-','Markersize',5);%修改线的属性设置hold on;x2 = (x2-min(x0))*8.0/(max(x0)-min(x0));y2 = (y2-max(y2))*4.0/(min(y0)-max(y0));plot(x2,y2,'m-','Markersize',5);%修改线的属性设置axis equal;axis([0 8 0 4]);set(gcf,'outerposition',get(0,'screensize'));如果是彩图，则M为三维矩阵,可分解为三色二维矩阵：R=M(:,:,1)G=M(:,:,2)B=M(:,:,3)处理后，显示为：imshow(M1)[Z,cmap]=imread('lyl.jpg');>> imshow(Z)>> axis on(3)提取图片中曲线的数据：如图：假设图片保存在D盘，图片名字为：一般图像.jpg，jpg格式。