MATLAB求两幅图像欧式距离

一般在hough直接检测,旋转的时候用的比较多B=imrotate(A,angle)将图像A（图像的数据矩阵）绕图像的中心点旋转angle度,正数表示逆时针旋转,负数表示顺时针旋转.返回旋转后的图像矩

数字图像的边界提取：I=imread('bonemarr.tif');[BW1,th1]=edge(I,'sobel',0.07);th1str=num2str(th1)imshow(I);title

使用隐函数绘图：ezplot('450=sqrt((x+372).^2+(y-2169).^2)-sqrt((x-125).^2+(y-2197).^2)',[6001200],[16

imresize

直接用矩阵操作就可以了,用imread读取图像,读取的结果在matlab中就是一个矩阵,然后用imwrite把你需要的部分写到新的文件中.例如（时间有限,仅写了灰度图像的一部分）：I=imread('

是产生两幅图一幅是水平方向的梯度fx另一幅是垂直方向的梯度fy大小都和原来图像一样,每个像素对应原来图像的位置

如果定义两个矩阵分别为a,b则定义c=(a-b).^2所求距离d=sqrt(sum(c(:)))

可以用text(1,2,'x=1,y=2')写文字标出也可以用holdonplot(1,2,'o')以圆圈或其他标记标出

你这个程序有点复杂：可以简化解决,不就是求一个欧氏距离嘛,直接求2-范数（默认）就行了：代码如下：clccleara=importdata('kk.txt');%从*.txt文件中读取数据存于a中[m

对于绝对线性可分的情况两者一样,几乎都是100%识别,但是处理复杂问题的时候前者好.欧氏距离法有点太狭隘了,只要是空间的完备范数都可以做最小距离分类器,模式识别最常用的还是马哈拉诺比斯距离,也有的地方

clearI=imread('bai.jpg');%读入图像q=imadjust(I,[.2.30;.6.71],[]);%增强图像的对比度j=rgb2gray(q);%彩色图像变灰度图像j1=im2

先用matlab自带函数edge提取扫雷格子的边缘,再进行二值化、细化,再用模板匹配提取十字交叉点,并准确得到各个十字交叉点的坐标edge不会的话自己再matlab中help一下二值化就是将图像中的所

改成：clc;clear;x=[1.13891.06220.98220.9340.92510.9158];y=[0.0315.0315.0519.9730.3];myfunc=inline('-bet

书上的图啥样?让我看看

[xy]=ginput(2)采集两点坐标,存在2*2矩阵中,在用两点距离公式计算就可以了

functionW=Classify(ImageFile)%Step1:ReadimageReadinRGB=imread('C:\\test.bmp');%前提图像在该目录下figure,imsho

下边的程序是我自己编的希望能给你参考.其中的imhist是显示直方图的,如果你不用可以直接删去.我已经将程序里的图片地址写成了d:\blood.jpg你将图片存在d盘,标明名字blood,注意类型为j

phi=1;%你说的常数,根据需要自己改[f d]=meshgrid(linspace(30,200,20),linspace(2,20,20));dx2=abs((phi^2/4-phi*

z=x.*exp(-(x.^2+y.^2));注意点乘,不带点的话是变量是矩阵

你好!比如：clc;clearallx=-100:0.01:100;y=30*sin(2*x).*cos(0.1*x);plot(x,y)a=find(abs(x)再问：谢谢，还想问一下，如果此时要求