文章目录 一、imagesc 缩放颜色显示图像 1、imagesc 函数 2、代码示例 二、Colormaps 颜色图 1、colormap 颜色图简介 2、设置不同的颜色图 一、imagesc 缩放颜色显示图像...---- 1、imagesc 函数 imagesc 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imagesc.html imagesc 函数作用..., 使用缩放颜色显示图像 ; 使用场景 : 3D 图显示时 , 不是很直观 , 这里将色彩当做一个维度 , 使用颜色值作为 z 轴的深度 , imagesc 函数语法 : imagesc(C) 将数组...组成的面 figure, surf(x, y, z); % 第二个图形中绘制 z 值对应的颜色网格 % 对应的 z 的最大值对应颜色值 1 % 对应的 z 的最小值对应颜色值 0 figure, imagesc...组成的面 figure, surf(x, y, z); % 第二个图形中绘制 z 值对应的颜色网格 % 对应的 z 的最大值对应颜色值 1 % 对应的 z 的最小值对应颜色值 0 figure, imagesc
imagesc函数基本用法： imagesc(C) 将数组 C 中的数据显示为一个图像，该图像使用颜色图中的全部颜色。C 的每个元素指定图像的一个像素的颜色。...要指定第一个边角并让 imagesc 确定另一个，请将 x 和 y 设为标量值。图像将根据需要进行拉伸和定向。 imagesc是将三维数据绘制到2-D曲面上。...imagesc与图像函数的不同之处在于，数据会自动缩放以适应色彩图的范围。这个特性使得用imagesc表示矩阵比用image容易得多。我们建议使用imagesc从2-D矩阵绘制数据。...imagesc绘制矩阵，使数据均匀地分布在色彩图中。...imagesc很容易使用，在从二维矩阵绘制数据时，它具有很大的通用性。
spectrogram(sig, 256); t = linspace(0, 4*n/fs, size(s,1)); f = linspace(0, fs/2, size(s,2)); figure; imagesc...spectrogram(sig, 256, 255); t = linspace(0, 4*n/fs, size(s,1)); f = linspace(0, fs/2, size(s,2)); figure; imagesc...+ 1; f = linspace(0, 150e3, f_len); [s, f, t] = spectrogram(sig, window, noverlap , f, fs); figure; imagesc...在这里插入图片描述 最后再把功率谱密度的返回值加上 [s, f, t, p] = spectrogram(sig, window, nfft, f, fs); figure; imagesc(t,...noverlap = window/2; nfft = window; [s, f, t, p] = spectrogram(sig, window, noverlap, nfft, fs); figure; imagesc
imagesc的用处 可以用clf命令把Figure中已经绘制的图形给擦除掉。 我们经常会使用不同的颜色啊、形状啊什么的来表示不同的数值。在Octave中，可以使用imagesc函数将数据给图形化。...比如，我们定义一个magic矩阵，然后用imagesc来看看。...5 7 14 16 4 6 13 20 22 10 12 19 21 3 11 18 25 2 9 >>imagesc...还可以使用help命令来查看imagesc的帮助。 ? 当然了，数据可视化的技巧还有很多，几分钟很难讲完。更多的操作，后面碰到了再说。
subplot(132); imshow(l1); title('灰度图像1'); subplot(133); imshow(img); title('灰度图像2'); 图形读取的image（）、imagesc...,image(l1); title('image'); subplot(223),image([50,200],[50,300],l1); title('image2'); subplot(224),imagesc...(l1,[60,150]); title('imagesc'); image(x,y,c):x,y分别为图像显示位置的左上角坐标，c为图像 imagesc（…，clims）:clism是两元素的向量
========== clear; close all; I = imread(‘test1.jpg’); I = rgb2gray(I); figure(1); imagesc...原图像’); % 图像降采样 figure; for ii = 2:2:8 Idown = dsample(I,ii); subplot(2,2,ii/2); imagesc...end % 图像升采样 figure; for ii = 2:2:8 Iup =usample(I,ii); subplot(2,2,ii/2); imagesc
); ylim([min(Y(:)) max(Y(:))]); axis off; colormap('jet'); colorbar; shading interp; view(0,90); %% imagesc...法 figure('NumberTitle','off','Name','imagesc法','Color','w','MenuBar','none','ToolBar','none'); % 因为图像坐标和笛卡尔坐标起始位置不一样...，需要上下翻转 imagesc(flipud(Z)); colormap('jet'); colorbar; axis off; %% pcolor法 figure('NumberTitle','off
有三种函数，image()，imagesc()和imshow()。...而对于imagesc函数，imagesc函数将会取数据矩阵的最高和最低数据，然后重新生成均匀的线性映射，并依据位数进行舍入处理，所以做出的效果将会比image函数好很多。...综上最好是使用imagesc函数来显示图片。 ? ? Matlab的图像简单处理 从上面来看有时我们就会想，RGB图太方便了。...rgb_img(:,:,1)+.5870*rgb_img(:,:,2) +.1140*rgb_img(:,:,3); 于是这样我们便又得到了灰度图，在显示这个图像矩阵时为了简便还是建议使用imagesc
,'time'); % Calculate mean temperature of 2017: Tm = mean(T,3); figure(1); % Plot mean temperature: imagesc...using the rotated, flipped data matrix: Tm = mean(T,3); figure(2); % Re-plot the mean temperature: imagesc...(lon,lat,Tm); figure(3); imagesc(lon,lat,Tm); axis xy figure(4); [Lon,Lat] = meshgrid(lon,lat); pcolor
如需要归一化成[-1，1]调用 %y = y*255;%归一化后需转化成声谱图调用 %y=uint8(y);%归一化后需转化成声谱图调用 axis off;%关闭坐标 imagesc...(y)%把矩阵绘制成图时调用，imagesc(A) 将矩阵A中的元素数值按大小转化为不同颜色。
文章目录 一、colormap 矩阵分析 二、自定义 colormap 颜色图 1、生成 colormap 矩阵 2、代码示例 一、colormap 矩阵分析 ---- imagesc 函数参考文档...: https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imagesc.html colormap 颜色图本质是一个定义好的矩阵 , 矩阵中每个元素都对应一个颜色值 , 这些值最小值到最大值对应着一组不同的颜色渐变值..., 3 x 64 矩阵转置为 64 x 3 矩阵 green_colormap_64x3 = green_colormap'; % 使用 10 x 3 的颜色网格表示 x 10 x 3 的矩阵 imagesc
} } Matlab版本 quarters = single(imread('eight.tif')); kernel = single([1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1]); imagesc...(quarters); colormap(gray); H = conv2(quarters, kernel, 'same'); imagesc(H); colormap(gray); Mex版本
LoD,HiD] = wfilters('haar','d');%小波滤波器 [cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,LoD,HiD,'mode','symh'); subplot(2,2,1); imagesc...(cA);%使用缩放颜色显示图像 colormap gray;%将当前图窗的颜色图设置为预定义的颜色图之一 title('Approximation')%近似系数矩阵 subplot(2,2,2);imagesc...(cH);colormap gray;title('Horizontal');%水平系数矩阵 subplot(2,2,3);imagesc(cV);colormap gray;title('Vertical...');%垂直系数矩阵 subplot(2,2,4);imagesc(cD);colormap gray;title('Diagonal')%对角系数矩阵 运行结果： 3.idwt2函数 功能： 二维离散小波反变换
=========% set(gcf,'Position',[20 100 600 500]); axes('Position',[0.1 0.1 0.85 0.5]); imagesc
colorbar; % 添加颜色条 title('差异矩阵'); % 添加标题 xlabel('列'); % 添加 x 轴标签 ylabel('行'); % 添加 y 轴标签 figure(2); imagesc
colormap(Map); % 设置网格大小 S = 121; L = zeros(S); % 把中间一个数设置为 1 作为元胞种子 M = (S+1)/2; L(M, M) = 1; Temp = L; imagesc...SUM = SUM - L(x, y); Temp(x, y) = mod(SUM, 2); end end L = Temp; imagesc
I_r)); % 线性插值出非畸变的图像 I_r = interp2(I_d, u_d, v_d); %对比图像 subplot(121); imagesc...(I_d); title('畸变原图像'); subplot(122); imagesc(I_r); title('校正后图像'); 运行效果(摄像机内参是取网上的
'CurrentObject',imagesc(plane)); axis off end %% 绘制 function render() global plane interface set(interface...,'CurrentObject',imagesc(plane)); axis off end %% 加载一个方块 function load_pieces() global pieces_types all_pieces
选择海明窗 nfft = win_sz; nooverlap = win_sz - 1; [S, F, T] = spectrogram(y, window, nooverlap, nfft, fs); imagesc
'imagesc(X,clims),',... 'colormap(gray)']); b2=uicontrol('parent',h0,...
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