记录一下吧，本科专业对口专业设计院画图和工地打灰，我不太喜欢这两个工作。虽然感觉能考上，但是这一年有点学习惯了，考完了只感觉空虚，还是接着学点东西吧
每天做个记录吧，不然学完就忘了。
12月29日
工具箱，核心文件都是可读，可修改的。可以根据需求建造新的工具箱。
感兴趣的方面，航天航空方面，生物医学工程方面，机器人视觉方面。
1图像变换
傅里叶变换，沃尔什变换，离散余弦变换。空间域→变换域。
小波变换在时域和频域都具有良好的局部特性，应用广泛。
2图像编码压缩
3增强和复原
12月29日操作
点击这里跳转到这篇学习imread使用
1.2
打开
要把处理的图像放到bin里，或者就要把路径写全。
close all
figure('Name','Orignal')
figure('Name','A','Menubar','none')
保存
close all
figure('Name','Orignal')
figure('Name','A','Menubar','none')
saveas(gcf,'cm.jpg')
saveas(gcf,'cm')%默认为.fig
savefig('PeakFile.fig')%在当前路径下保存为peakfile.fig
图窗文件的打开
close all
openfig CM.fig
灰度处理
RGB2YCbCr RGB2Gray，其中 ycbcr中的Y 和 gray 都是表示灰度，这两种灰度有什么区别呢?
RGB2YCbCr RGB2Gray灰度的区别
简单来说，他们两RGB乘的数值不同,计算公式不同。FPGA上大部分转灰度都是使用Ycbcr中Y分量这个形式。
Y = 0.257R+0.564G+0.098*B+16
Gray = R0.299 + G0.587 + B*0.114
下面展示一些 内联代码片。
%RGB_YCbCr
%RGB_YCbCr
clc;
clear all;
close all;
RGB_data = imread('lena.jpg');
figure;
imshow(RGB_data);
subplot(1,3,1)
imshow(RGB_data);
title('原始图像');
%--------------------------------------------------------
R_data = RGB_data(:,:,1);
G_data = RGB_data(:,:,2);
B_data = RGB_data(:,:,3);
[ROW,COL, DIM] = size(RGB_data);
Y_data = zeros(ROW,COL);
Cb_data = zeros(ROW,COL);
Cr_data = zeros(ROW,COL);
Gray_data = RGB_data;
for r = 1:ROW
for c = 1:COL
Y_data(r, c) = 0.299*R_data(r, c) + 0.587*G_data(r, c) + 0.114*B_data(r, c);
Cb_data(r, c) = -0.172*R_data(r, c) - 0.339*G_data(r, c) + 0.511*B_data(r, c) + 128;
Cr_data(r, c) = 0.511*R_data(r, c) - 0.428*G_data(r, c) - 0.083*B_data(r, c) + 128;
end
end
Gray_data(:,:,1)=Y_data;
Gray_data(:,:,2)=Y_data;
Gray_data(:,:,3)=Y_data;
%灰度
subplot(1,3,2)
imshow(Gray_data);
title('Ycbcr灰度图像');
Gray_data2 = rgb2gray(RGB_data)
subplot(1,3,3)
imshow(Gray_data2);
title('gray灰度图像');