怎样用matlab将一幅图像转化为灰度图像

1、首先在电脑上打开matlab程序，然后输入指令【 clear； clc；】，进行清屏。2、然后将准备好的图片复制到matlab的工作目录中。3、在主界面输入指令【data=imread('文件夹图标.bmp');】，将图片转换成数据。4、然后双击工作空间中的data，就可以看到图片数据的具体信息。5、 输入指令【imshow(data);...

1、打开图片：在主界面上输入命令将图像转换为数据;Data = imread（'folder icon.bmp'）。2、查看数据：双击工作区中的数据，我们可以看到图像数据的具体信息。3、验证图像结果：输入命令，我们可以看到数据数据是图片所代表的;Imshow（数据）。4、灰度说明：我们可以通过输入指令获得灰度后的矩阵; GDATA ...

\x0d\x0a假设你需将名为face1.bmp的彩色图转换为face2.bmp的灰度图，代码如下：\x0d\x0aimageName=strcat('face1.bmp');%获取图像名称\x0d\x0aI=imread(imageName);%读取彩色图像\x0d\x0aJ=rgb2gray(I);%转换为灰度图\x0d\x0afigure(1);%窗口显示灰度图\x0d\x0aimshow(J);...

1.调用matlab的图像读取函数imread读图片，把图片放在work文件夹下 i = imread('样品.jpg');2.变为灰度图 g = rgb2gray(i);3.双击workspace中的g项，在弹出的array edit中就看到了灰度矩阵

这个很简单，例如：你的图像数组是img,则转化方法为：img=img.*255 这样就将img中每个像素由[0,1]的区间转化为[0,255]区间地灰度图像了。

在MATLAB中进行图像处理时，图像的灰度化、轮廓检测以及二值化是常见的步骤。首先，对于灰度图像的获取，你可以借助rgb2gray函数。这个函数采用标准的灰度转换公式，将彩色图像转换成单一的灰度值表示，便于后续处理。接着，轮廓检测是通过edge函数实现的。它支持多种边缘检测算法，如Sobel、Canny和Prewitt，这些...

用imread("")把图片读进来，再转换成grey模式（灰度模式），得到的就是一个灰度矩阵，要获取某个点的灰度值就和数字矩阵中获得某个点的数的方法是一样的；例如：i=imread('tuxiang.jpg');%i是彩色图像 i1=rgb2gray(i);%i1就是灰度图像 i1(x,y)%就是(x,y)点的灰度值 i1(x1:x2,y1:y...

简单来说，目前市面上绝大多数的彩色转黑白都是通过一个确定的函数Gray=f(R,G,B)将彩色空间映射到灰度空间。然而很容易想到的是，对于任何一个『事先确定好』的映射，我们总是能找到一些『坏』的数据，使得原先还算正常的彩图变成『很糟糕』的灰度图。理由也很简单：毕竟彩色空间到灰度空间降了两个...

读入rgb图像——i=imread(...);然后转换成灰度图像——i=rgb2gray(i);计算均值——mean(mean(i));计算方差——var();

'face1.bmp');%获取图像名称\x0d\x0aI=imread(imageName);%读取彩色图像\x0d\x0aJ=rgb2gray(I);%转换为灰度图\x0d\x0afigure(1);%窗口显示灰度图\x0d\x0aimshow(J);\x0d\x0afname=strcat('face2.bmp');\x0d\x0aimwrite(J,fname);%保存为BMP格式的灰度图face2 ...