我一直在使用 blockproc
逐块处理图像。不幸的是,blockproc
是图像处理工具箱的一部分,我没有在我的个人计算机上安装它。
Matlab基础中是否有可以替代blockproc
的功能组合?
我最初的猜测是使用im2col
将每个块转换为列,然后使用arrayfun
处理每个列。然后我意识到im2col
也是图像处理工具箱的一部分,因此不能解决我的问题。
最佳答案
这是使用MAT2CELL的示例。它将图像划分为N×M的图块,并处理图像大小不能被图块数均匀地整除的情况。
%# 2D grayscale image
I = imread('coins.png');
%# desird number of horizontal/vertical tiles to divide the image into
numBlkH = 4;
numBlkW = 4;
%# compute size of each tile in pixels
[imgH,imgW,~] = size(I);
szBlkH = [repmat(fix(imgH/numBlkH),1,numBlkH-1) imgH-fix(imgH/numBlkH)*(numBlkH-1)];
szBlkW = [repmat(fix(imgW/numBlkW),1,numBlkW-1) imgW-fix(imgW/numBlkW)*(numBlkW-1)];
%# divide into tiles, and linearize using a row-major order
C = mat2cell(I, szBlkH, szBlkW)';
C = C(:);
%# display tiles i subplots
figure, imshow(I)
figure
for i=1:numBlkH*numBlkW
subplot(numBlkH,numBlkW,i), imshow( C{i} )
end
输入图像和生成的图块:
关于matlab - 在Matlab中可以替代blockproc吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/11238828/