Matlab中的细节问题及技巧（持续更新）

Matlab中的细节问题及技巧（持续更新）
接触Matlab是从⼤⼆开始的，但那时对数字信号处理不怎么感兴趣，因此⼀学期下来，连编写⼀个最基本的function都不会……
⼤三开始学习数字图像处理，⽆奈，只好重拾Matlab。

虽然Matlab的交互界⾯做的很好，Manual尤其强⼤，但由于基础不好，在写程序时还是不时地被细节问题困扰，因此决定⽤此⽂来记录那些让我不胜其烦的细节问题，同时也分享给⼤家
1. 在进⾏图像处理时常常会⽤到图像的长宽像素信息，⼀般语句为
[M N]=size('figurename'); 这⾥M是图像⼆维矩阵的⾏数，N是⼆维图像的列数。

⽐如下⾯的图像，是⼀个5*8⼤⼩。

学过framebuffer的同学应该知道，对于显⽰屏，⼀般的坐标是从左向右是x坐标，从上到下是y坐标，因此对于图像来说N表⽰的是x⽅向上的⼤⼩，M表⽰y⽅向的⼤⼩。

如果不注意，在进⾏图像⼏何变换时要注意。

否则常常会把因为习惯问题把M误以为是x⽅向的，⽽N是y⽅向的。

2.关于Matlab中变量的类型问题。

在Matlab中，我们处理的是整数坐标，但Matlab中像素值本⾝并不是整数，在Matlab和IPT为表⽰像素值所⽀持的数据类型有以下10种：
①double 8byte/pix
②uint8 1byte/pix 平时我们⽤imread读出图像时⼀般都是这个类型的
③uint16 2byte/pix
④uint32 4byte/pix
⑤int8 1byte/pix
⑥int16 2byte/pix
⑦int32 4byte/pix
⑧single 4byte/pix
⑨char 2byte/pix
第⼗种只有在⼆值图像中才会⽤到，即logical类的。

logical型虽然只⽤1bit就可以表⽰，但在Matlab中却需要占⽤1byte。

为嘛？其实我也不清楚，可能Matlab不能像C⼀样进⾏位操作吧。

我们知道，Matlab内部是以double类型进⾏计算的，因此在初始化⼀个变量时，如果不指定你要给变量赋什么类型的值，它就默认是double型的。

如：
a=1; 则a将占8byte，假如你想把a初始化为⼀个logical类型的，这这样写：a=logical(1);
⽤⼀个变量对另⼀个变量进⾏初始化，如果不进⾏类型转换，则被初始化的变量将和⽤于初始化的变量的类型⼀致，看下⾯的例⼦：
>> a=uint8([255 255])
a =
255 255
>> b=a(1)+a(2)
b =
255
显然，b得到的不是我们想要的答案，因为a向量中的元素为uint8类型的，如果直接相加并赋给b，Matlab是不会因为溢出⽽把类型进⾏扩展的，因此在预测到会溢出时应事先进⾏类型转换，否则就得不到正确数据。

例如我在对图像进⾏⼆维傅⾥叶变换时没注意到这个问题，导致每次变换后图像⼏乎是⼀⽚⿊，我郁闷了半天。

后来发现原来是因为直流分量本来很⼤，但由于没有进⾏类型转换，导致直流被活⽣⽣地截掉了。

类型转换格式如下：
B=data_class_name（A)
data_class_name可以使以上类型中的任意⼀种。

转换的原则可参照下⾯的例⼦
>> a=[256 3 500 -1]
a =
256.00 3.00 500.00 -1.00
>> b=uint8(a);
>> b
b =
255 3 255 0
a是double型的，要转换成uint8型时，⼤于uint8类型最⼤值255的就变成255，⼩于uint8型最⼩值0的，就变为0，其他不变。

函数islogical⽤来判断数据是否是logical型的，⽤法是
islogical（a）;
若a为logical的，则返回1，否为为0
图像类和类型间的转换函数主要有：
名称：输出类型：输⼊类型
im2uint8 uint8 logical，uint8，uint16，double
im2uint16 uint16 logical，uint8，uint16，double
mat2gray double（在0到1之间） double
im2double double logical，uint8，uint16，double
im2bw logical uint8，uint16，double
⽤法直接查看Manual就好。

3. 对数组的索引
直接上例⼦>> a=[1 2;4 3]
a =
1.00
2.00
4.00 3.00
>> a(1:end)
ans =
1.00 4.00
2.00
3.00
>> a(:)
ans =
1.00
4.00
2.00
3.00
没错：a(1:end)产⽣⾏向量，a(:)产⽣列向量
其实a(:)有⼀个很重要的⽤法，就是对⼀个数组进⾏重新变为a的形状。

前提是两者元素数量相等。

例⼦：
a =
0 0 0
0 0 0
>> b=[1 2 3 4 5 6]
b =
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
>> a(:)=b
a =
1.00 3.00 5.00
2.00 4.00 6.00
b不限于向量，也可以是3*2的数组。

4.Matlab中句柄的使⽤
句柄是什么？没学过Windows编程，因此对句柄的理解也停留在字⾯上。

百度百科上这样解释：WINDOWS程序中并不是⽤物理地址来标识⼀个内存块，⽂件，任务或动态装⼊模块的。

相反，WINDOWS API给这些项⽬分配确定的句柄，并将句柄返回给应⽤程序，然后通过句柄来进⾏操作。

在《WINDOWS编程短平快》（南京⼤学出版社）⼀书中是这么说的：句柄是WINDOWS⽤来标识被应⽤程序所建⽴或使⽤的对象的唯⼀整数，WINDOWS使⽤各种各样的句柄标识诸如应⽤程序实例，窗⼝，控制，位图，GDI对象等等。

WINDOWS句柄有点象C语⾔中的⽂件句柄。

从上⾯的2个定义中我们可以看到，句柄是⼀个标识符，是拿来标识对象或者项⽬的。

它就像我们的车牌号⼀样，每⼀辆注册过的车都会有⼀个确定的号码，不同的车号码各不相同，但是也可能会在不同的时期出现两辆号码相同的车，只不过它们不会同时处于使⽤之中罢了。

从数据类型上来看它只是⼀个32位的⽆符号整数。

应⽤程序⼏乎总是通过调⽤⼀个WINDOWS 函数来获得⼀个句柄，之后其他的WINDOWS函数就可以使⽤该句柄，以引⽤相应的对象。

对于matlab下的句柄使⽤，也是从百度知道上了解到的：
⽐如定义f(x)=x^2，可以写为
f=@(x)(x.^2)
其中@(x)(x.^2)就是匿名函数，第⼀个括号⾥⾯是⾃变量，第⼆个括号⾥⾯是表达式，@是函数指针
f=@(x)(x.^2)表⽰将匿名函数@(x)(x.^2)赋值给f，于是f就表⽰该函数。

于是f(2)=2.^2=4；f(1:3)=[1:3].^2=[1 4 9]等等
定义匿名函数时也可以调⽤别的匿名函数，⽐如
f1=@(x,y)(x.^2+y.^2)
定义了函数x^2+y^2
f2=@(t)(f1(t,2))
定义了函数t^2+4
f3=@(x)(f1(x(1),x(2)))
定义了函数x(1)^2+x(2)^2
使⽤匿名函数时⼀定要注意函数本⾝的参数形式，如
f1(2,3)
表⽰2^2+3^2
f2(3)=3
表⽰3^2+4
f3([1,2])
表⽰1^2+2^2
说⽩了就是函数指针
ps：这⾥还是有点晕，句柄到底是不是函数指针？
⼏个关于⾯积，连通域的函数⽤法（此部分摘⾃/gaoshangbing/MyArticles.html）
1、 matlab函数bwareaopen──删除⼩⾯积对象
格式：BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)
作⽤：删除⼆值图像BW中⾯积⼩于P的对象，默认情况下使⽤8邻域。

算法：
(1)Determine the connected components.
L = bwlabeln(BW, conn);
(2)Compute the area of each component.
S = regionprops(L, 'Area');
(3)Remove small objects.
bw2 = ismember(L, find([S.Area] >= P));
2、matlab函数bwarea──计算对象⾯积
格式：total = bwarea(BW)
作⽤：估计⼆值图像中对象的⾯积。

注：该⾯积和⼆值图像中对象的像素数⽬不⼀定相等。

3、matlab函数imclearborder──边界对象抑制
格式：IM2 = imclearborder(IM,conn)
作⽤：抑制和图像边界相连的亮对象。

若IM是⼆值图，imclearborder将删除和图像边界相连的对象。

默认情况conn=8。

注：For grayscale images, imclearborder tends to reduce the overall intensity level in addition to suppressing border structures.
算法：
(1)Mask image is the input image.
(2)Marker image is zero everywhere except along the border, where it equals the mask image.
4、matlab函数bwboundaries──获取对象轮廓
格式：B = bwboundaries(BW,conn)（基本格式）
作⽤：获取⼆值图中对象的轮廓，和OpenCV中cvFindContours函数功能类似。

B是⼀个P×1的cell数组，P为对象个数，每个cell是Q×2的矩阵，对应于对象轮廓像素的坐标。

5、matlab函数imregionalmin──获取极⼩值区域
格式：BW = imregionalmin(I,conn)
作⽤：寻找图像I的极⼩值区域（regional maxima），默认情况conn=8。

Regional minima are connected components of pixels with a constant intensity value, and whose external boundary pixels
all have a higher value.
6、matlab函数bwulterode──距离变换的极⼤值
格式：BW2 = bwulterode(BW,method,conn)
作⽤：终极腐蚀。

寻找⼆值图像BW的距离变换图的区域极⼤值（regional maxima）。

⽤于距离变换的距离默认为euclidean，连通性为8邻域。

7、regionprops统计被标记的区域的⾯积分布，显⽰区域总数。

函数regionprops语法规则为：STATS = regionprops(L,properties)
该函数⽤来测量标注矩阵L中每⼀个标注区域的⼀系列属性。

L中不同的正整数元素对应不同的区域，例如：L中等于整数1的元素对应区域1；L中等于整数2的元素对应区域2；以此类推。

返回值STATS是⼀个长度为max(L(:))的结构数组，结构数组的相应域定义了每⼀个区域相应属性下的度量。

Properties可以是由逗号分割的字符串列表、包含字符串的单元数组、单个字符串'all'或者'basic'。

如果properties等于字符串'all'，则表4.1中的度量数据都将被计算；如果properties等于字符串'basic'，则属性：'Area'，'Centroid'和'BoundingBox'将被计算。

表1就是所有有效的属性字符串。

表1 属性字符串列表
properties值度量图像区域的属性或功能
'Area'图像各个区域中像素总个数
'BoundingBox'包含相应区域的最⼩矩形
'Centroid'每个区域的质⼼（重⼼）
'MajorAxisLength'与区域具有相同标准⼆阶中⼼矩的椭圆的长轴长度（像素意
义下）
'MinorAxisLength'与区域具有相同标准⼆阶中⼼矩的椭圆的短轴长度（像素意
义下）
'Eccentricity'与区域具有相同标准⼆阶中⼼矩的椭圆的离⼼率（可作为特
征）
'Orientation'与区域具有相同标准⼆阶中⼼矩的椭圆的长轴与x轴的交⾓
（度）
'Image'与某区域具有相同⼤⼩的逻辑矩阵
'FilledImage'与某区域具有相同⼤⼩的填充逻辑矩阵
'FilledArea'填充区域图像中的on像素个数
'ConvexHull'包含某区域的最⼩凸多边形
'ConvexImage'画出上述区域最⼩凸多边形
'ConvexArea'填充区域凸多边形图像中的on像素个数
'EulerNumber'⼏何拓扑中的⼀个拓扑不变量——欧拉数
'Extrema'⼋⽅向区域极值点
'EquivDiameter'与区域具有相同⾯积的圆的直径
'Solidity'同时在区域和其最⼩凸多边形中的像素⽐例
'Extent'同时在区域和其最⼩边界矩形中的像素⽐例
'PixelIdxList'存储区域像素的索引下标
'PixelList'存储上述索引对应的像素坐标。