输出高品质MATLAB图形的方法与技巧
matlab图像输出设置
返回根对象的句柄和所有子对象
3.h = findobj('PropertyName',PropertyValue,...)
返回所有属性名为‘PropertyName’，属性值为'PropertyValue'的图形对象的句柄。可以指定多个属性/值对。
4.h = findobj('PropertyName',PropertyValue,'-logicaloperator', PropertyName',PropertyValue,...)
$<name>引用名叫name的被捕获字符串
(?(name) s1 | s2)我想您应该知道是什么意思
nargin是用来判断输入变量个数的函数，这样就可以针对不同的情况执行不同的功能。通常可以用他来设定一些默认值，如下面的函数。
例子，函数test1的功能是输出a和b的和。如果只输入一个变量，则认为另一个变量为0，如果两个变量都没有输入，则默认两者均为0。
findobj
findobj：特殊属性的图形对象
语法：
1.findobj:
findobj返回根对象的句柄和所有子对象（findobj returns handles of the root object and all its descendants without assigning the result to a variable.）
பைடு நூலகம்例子：
在当前坐标下查找所有直线对象：
h = findobj(gca,'Type','line') %gca为当前坐标的句柄
查找Label属性设为'foo'和String设为'bar'的所有对象:
matlab曲线点输出方法
matlab曲线点输出方法Matlab是一款广泛应用于数值计算和图形处理的软件工具，它提供了丰富的函数库和接口，方便用户进行各种数据分析和可视化操作。
在Matlab中，曲线图是一种常用的可视化方式，它可以清晰地展示数据的趋势和变化。
为了更好地理解和使用Matlab曲线图，本文将介绍一种曲线点输出的方法，以帮助用户更直观地查看曲线的细节和异常值。
在Matlab中，可以使用plot函数绘制曲线。
该函数可以根据给定的数据点，绘制出一条光滑的曲线。
常用的plot函数参数包括：* x：表示横坐标的数据向量；* y：表示纵坐标的数据向量；* 颜色：可选参数，用于设置曲线的颜色；* 标记：可选参数，用于在曲线上添加标记；* 类型：可选参数，用于设置曲线的类型（如线型、线宽等）。
通过这些参数的设置，用户可以方便地绘制出各种类型的曲线图。
二、曲线点输出方法为了更详细地查看曲线的细节和异常值，可以使用一些额外的函数和方法来实现曲线点的输出。
具体步骤如下：1. 使用scatter函数绘制散点图，该函数可以根据给定的数据点，绘制出散点图。
在散点图中，每个数据点都用一个点表示，用户可以通过调整点的颜色、大小和形状等参数，来更好地识别数据点的特征。
2. 使用grid on语句在散点图上添加网格线，以便更清晰地观察曲线的趋势和变化。
3. 使用xlabel和ylabel函数为散点图添加横纵坐标标签，以便更好地识别数据点的位置。
4. 使用title函数为散点图添加标题，以便更好地概括数据的特点和趋势。
5. 使用legend函数为散点图添加图例，以便更好地识别不同数据点的类型和特征。
通过以上步骤，用户可以方便地输出曲线的详细信息，包括异常值和趋势变化等。
这些信息对于进一步的数据分析和建模具有重要的参考价值。
三、示例代码下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Matlab输出曲线点：```matlab% 生成示例数据x = [1 2 3 4 5];y = [2 3 4 5 6];% 绘制散点图并添加图例和标题scatter(x, y, 'filled', 'r', 'MarkerSize', 10);hold on; % 保持当前图像打开，以便添加其他图形元素grid on; % 添加网格线xlabel('X轴'); % X轴标签ylabel('Y轴'); % Y轴标签title('示例曲线'); % 图像标题legend('数据点', '拟合曲线'); % 图例显示数据点和拟合曲线```以上代码生成了一个简单的散点图，并使用scatter函数绘制了数据点。
Matlab技术图像增强方法
Matlab技术图像增强方法图像增强是数字图像处理的一个重要任务，通过改善图像的质量和视觉效果来提高图像的可读性和理解性。
在现实生活中，我们常常会遇到一些图像质量较差、光照不均匀或者图像噪声较多的情况，这时候就需要借助一些图像增强方法来改善图像。
Matlab作为一款强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，其中包含了多种图像增强方法。
本文将介绍几种常用的Matlab图像增强方法，并对其原理和应用进行探讨。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过重新分配图像的灰度级来拉伸图像的灰度范围，以增强图像的对比度和细节。
在Matlab中，我们可以使用以下代码实现图像的直方图均衡化：```matlabimg = imread('image.jpg');img_eq = histeq(img);imshowpair(img, img_eq, 'montage');```直方图均衡化的原理是将图像的累积分布函数进行线性映射，使得图像的灰度级均匀分布，从而增强对比度。
然而，直方图均衡化有时候会导致图像过亮或者过暗，因为它只考虑了灰度分布，并未考虑图像的空间信息。
二、自适应直方图均衡化为了克服直方图均衡化的不足，自适应直方图均衡化应运而生。
自适应直方图均衡化是一种局部增强方法，它将图像划分为若干小区域，并对每个区域进行直方图均衡化，以保留图像的局部对比度。
Matlab中的自适应直方图均衡化函数为`adapthisteq`，使用方法如下：```matlabimg = imread('image.jpg');img_adapteq = adapthisteq(img);imshowpair(img, img_adapteq, 'montage');```自适应直方图均衡化在增强图像对比度的同时，能够保留图像的细节，并且不会引入过多的噪声。
输出Matlab画的图的一个方法
输出Matlab画的图的一个方法输出Matlab 画的图的一个方法已有215 次阅读2012-5-7 08:58|系统分类:科研笔记|关键词:matlab 输出图形 figure exportfig经常看到有些人用 Matlab 画图后保存为 EPS 格式或者 PNG 格式的图时字体太小。
不太美观。
这里把我常用的比较好方法和大家分享一下，也给自己和学生留个印记。
附件的exportfig.m 程序可以很好地把Matlab 画的图输出为很多格式的文件，并且可以设置字体的大小，颜色等，使用方便灵活。
用法很简单，把这个文件放在Matlab 的搜索目录中（最简单就是当前的工作目录）。
然后：fig=figure(1); % 定义一个 fig 的图形句柄.... % 这里用 plot 等函数画图..exportfig(fig, 'fig2.eps', 'FontMode', 'fixed','FontSize', 10, 'color', 'cmyk' ); % 把上面画的图（句柄为 fig ）保存为 fig2.eps, 字号为 10，彩色。
运行以后就可以在当前目录看到一个名为 fig2.eps 的文件了。
这个 exportfig() 函数含有很多选项可以灵活设置，详看下面的说明：%EXPORTFIG Export a figure to Encapsulated Postscript.% EXPORTFIG(H, FILENAME) writes the figure H to FILENAME.H is% a figure handle and FILENAME is a string that specifies the % name of the output file.%% EXPORTFIG(...,PARAM1,VAL1,PARAM2,VAL2,...) specifies% parameters that control various characteristics of the output% file.%% Format Paramter:% 'Format' one of the strings 'eps','eps2','jpeg','png','preview' % specifies the output format. Defaults to 'eps'.% The output format 'preview' does not generate an output % file but instead creates a new figure window with a% preview of the exported figure. In this case the% FILENAME parameter is ignored.%% 'Preview' one of the strings 'none', 'tiff'% specifies a preview for EPS files. Defaults to 'none'.%% Size Parameters:% 'Width' a positive scalar% specifies the width in the figure's PaperUnits% 'Height' a positive scalar% specifies the height in the figure's PaperUnits%% Specifying only one dimension sets the other dimension % so that the exported aspect ratio is the same as the% figure's current aspect ratio.% If neither dimension is specified the size defaults to% the width and height from the figure's PaperPosition.%% Rendering Parameters:% 'Color' one of the strings 'bw', 'gray', 'cmyk'% 'bw' specifies that lines and text are exported in% black and all other objects in grayscale% 'gray' specifies that all objects are exported in grayscale % 'cmyk' specifies that all objects are exported in color% using the CMYK color space% 'Renderer' one of the strings 'painters', 'zbuffer', 'opengl' % specifies the renderer to use% 'Resolution' a positive scalar% specifies the resolution in dots-per-inch.%% The default color setting is 'bw'.%% Font Parameters:% 'FontMode' one of the strings 'scaled', 'fixed'% 'FontSize' a positive scalar% in 'scaled' mode multiplies with the font size of each% text object to obtain the exported font size% in 'fixed' mode specifies the font size of all text% objects in points% 'FontEncoding' one of the strings 'latin1', 'adobe'% specifies the character encoding of the font%% If FontMode is 'scaled' but FontSize is not specified then a % scaling factor is computed from the ratio of the size of the % exported figure to the size of the actual figure. The minimum% font size allowed after scaling is 5 points.% If FontMode is 'fixed' but FontSize is not specified thenthe % exported font sizes of all text objects is 7 points.%% The default 'FontMode' setting is 'scaled'.%% Line Width Parameters:% 'LineMode' one of the strings 'scaled', 'fixed'% 'LineWidth' a positive scalar% the semantics of LineMode and LineWidth are exactly the % same as FontMode and FontSize, except that they apply % to line widths instead of font sizes. The minumum line% width allowed after scaling is 0.5 points.% If LineMode is 'fixed' but LineWidth is not specified% then the exported line width of all line objects is 1% point.%% Examples:% exportfig(gcf,'fig1.eps','height',3);% Exports the current figure to the file named 'fig1.eps' with % a height of 3 inches (assuming the figure's PaperUnits is % inches) and an aspect ratio the same as the figure's aspect % ratio on screen.%% exportfig(gcf, 'fig2.eps', 'FontMode', 'fixed',...% 'FontSize', 10, 'color', 'cmyk' );% Exports the current figure to 'fig2.eps' in color with all % text in 10 point fonts. The size of the exported figure is % the figure's PaperPostion width and height.。
输出高质量图像方法总结
一．单个的图片的制作（matlab画图+photoshop处理）：1.用matlab打开的fig窗口，如下图的Figure 2窗口。
，打开file菜单中的export setup,弹出设置窗口中选择size可以调节宽和高，一般最大的宽17.35，高度一般23.，如下图：然后点击右边的那个apply to figure然后就可以在图片上编辑各个字体什么的，调整好最后的图的效果. 这样搞图的尺寸还有个好处就是有时候要求某几个图一样大小时，别自己去慢慢的对，那样也不是100%的一样大小，然后：2.选择Rendeing, 填300甚至600dpi, 一般RGB彩色空间，其它不动如图即可。
然后切记下一步3.修改指定好了rending，图片也编辑差不多了，最后一定要点击apply to figure的按钮，：，这个时候再看看图片，也许会发现有个别地方的字体发生了改变，这是因为matlab按照你字体的设置把所有的字体都搞成一样了，所以这个时候再在图片上修改个别字体，都改好了，认为可以出图了，就可以直接选择右边的Export…的按钮，可以选择是否先输出一个fig, 如下图中左边的那个，我觉得这个有必要，因为万一修改了半天，结果发现图中还需要小小的修改一下，就可以下次打开这个新保存的fig图，再在上面小改一下，上面做完了，再选择右边的Export…的按钮，选择输出一个tif(没有压缩的),3. 最后可以到photoshop中打开这个tif，然后在图像菜单中选择图像大小看看：图像的像素大小，还有关键也许是文档大小中的宽度和高度. 注意如果在matlb中填的17.3,这里也许会变大，所以如果纸张的要求最大是17.35，你就填个17.3，最后到photoshop中看到的也许就是17.3，基本就小于17.35，总之留点余地。
最后就是注意上面图中的分辨率很关键，比如是否是600dpi. 小于300,就不满足投稿要求了！二．另外，如果有子图，一般网上要求几个子图要合并到一个图中时，按照下面的方法：1.设计好每个子图的高度很关键，这个图必须要总高度小于一页纸也就是23cm左右。
MATLAB导出高清图
因为科研或者其他需要，我们利用MATLAB绘制的图片具有一定的要求，甚至部分图片放在word里面显示不清晰，那么，今天月影给大家带来如何导出高清图片教程，另外对导出图片的线条、字体、大小等方面也进行了简单介绍
首先，在生成的图片，点击左上角文件
然后点击导出设置
点击渲染
点击分辨率下拉按钮，选择分辨率，一般默认为自动
接下来便是图片大小设置，点击大小，然后可以设置高度、宽度以及单位等
点击字体，一般默认自定义，也可以进行选择，包括图片名称，粗细，角度等
点击线条，可以自定义宽度等等
最后设置好自己的图片，导出即可达到自己想要的要求
关注微信公众号：月影花溪情。
获得更多MATLAB实用技巧。
提高MATLAB使用技巧的10个实用技巧
提高MATLAB使用技巧的10个实用技巧MATLAB是一种强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域，包括工程、科学、金融等。
掌握一些实用的技巧可以帮助我们更高效地使用MATLAB。
本文将介绍10个提高MATLAB使用技巧的实用技巧，希望能给读者带来启发和帮助。
1. 使用向量化运算：向量化运算是MATLAB中一个非常重要的概念，它能够简化代码并提高计算速度。
通过将循环操作转化为向量运算，可以避免使用for循环，从而提高程序执行效率。
例如，用矢量操作代替循环操作，可以用更简洁的方式计算向量或矩阵的和、均值、方差等。
2. 深入了解MATLAB函数：熟悉和了解MATLAB函数的功能和用法是提高MATLAB使用技巧的关键。
通过查阅官方文档、帮助文件或互联网资源，我们可以更好地理解函数的用法和语法，并学会如何将其应用到实际问题中。
3. 优化代码性能：MATLAB提供了许多工具和技巧来优化代码性能，以加快程序的执行速度。
例如，减少数据访问、避免重复计算、使用合适的数据结构等。
通过使用这些优化技巧，可以显著加快程序的运行速度。
4. 利用快捷键和脚本：MATLAB提供了许多快捷键和脚本功能，可以帮助我们更快速、更高效地完成常见任务。
学会利用快捷键可以节省宝贵的时间，提高工作效率。
5. 使用MATLAB工具箱：MATLAB工具箱是一组为特定领域或应用开发的MATLAB函数和工具的集合。
使用MATLAB工具箱可以简化复杂的计算任务，并提供额外的功能和特性。
研究和学习如何使用MATLAB工具箱可以帮助我们更好地解决复杂问题。
6. 学会调试：在编写代码时，我们经常会遇到错误和异常。
学会使用MATLAB的调试工具，如设置断点、查看变量值、跟踪程序执行等，可以帮助我们快速定位和解决问题。
7. 使用MATLAB的绘图功能：MATLAB有强大的绘图功能，可以用于可视化数据和结果的表达。
掌握MATLAB绘图工具箱的用法，可以提高数据分析和结果呈现的效果。
如何进行MATLAB图像处理
如何进行MATLAB图像处理一、引言图像处理是计算机视觉和图像分析领域中的重要任务之一。
而MATLAB是一种强大的数学计算软件，也被广泛应用于图像处理。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像处理，并探讨一些常见的图像处理技术。
二、图像处理基础在开始使用MATLAB进行图像处理之前，我们需要了解一些基础知识。
一个图像通常由像素组成，每个像素都有一个灰度值或者RGB（红绿蓝）三个通道的值。
图像的处理可以分为两个主要方面：空间域处理和频域处理。
1. 空间域处理空间域图像处理是指直接对图像的像素进行操作，常见的处理方法包括亮度调整、对比度增强和图像滤波等。
MATLAB提供了一系列函数和工具箱来进行这些处理。
例如，要调整图像的亮度，可以使用imadjust函数。
该函数可以通过调整输入图像的灰度值范围，实现亮度的增强或者降低。
下面是一个简单的例子：```matlabI = imread('image.jpg'); % 读取图像J = imadjust(I,[0.2 0.8],[0 1]); % 调整亮度范围imshow(J); % 显示图像```2. 频域处理频域图像处理是指将图像从空间域转换到频域进行处理，常见的处理方法包括傅里叶变换和滤波等。
MATLAB提供了fft和ifft等函数来进行频域处理。
例如，要对图像进行傅里叶变换，可以使用fft2函数。
该函数将图像转换为频率域表示，可以进一步进行滤波等处理。
下面是一个简单的例子：```matlabI = imread('image.jpg'); % 读取图像F = fft2(I); % 傅里叶变换F = fftshift(F); % 频率域中心化imshow(log(1 + abs(F)),[]); % 显示频率域图像```三、图像处理技术了解了图像处理的基础知识后，我们可以探索一些常见的图像处理技术。
以下将介绍几个常用的技术，并给出相应的MATLAB代码示例。
Matlab图像处理技巧
Matlab图像处理技巧Matlab 图像处理技巧图像是人类感知世界的一种重要方式，能够传达丰富的信息和表达深刻的情感。
而Matlab作为一种强大的计算工具，其图像处理技巧更是让人惊叹。
本文将介绍一些Matlab中常用的图像处理技巧，帮助读者更好地掌握这一领域的知识。
一、图像的读取与显示在进行图像处理之前，首先需要将图像读入Matlab中。
Matlab提供了许多函数来实现图像的读取，如imread、imwrite等。
其中imread函数非常常用，可以直接读取各种图像格式，比如JPEG、PNG、BMP等。
例如，使用imread函数读取一张名为"image.jpg"的JPEG格式图像，则可以使用以下代码：```matlabimage = imread('image.jpg');```读取图像后，可以使用imshow函数对图像进行显示。
imshow函数可以自动调整图像的亮度和对比度，以便更好地展示图像的细节。
如下所示：```matlabimshow(image);```二、图像的灰度化处理在一些图像处理任务中，我们只需要处理图像的亮度信息，而忽略颜色信息。
这时，我们可以将图像灰度化，以减少计算量并更便于处理。
Matlab提供了rgb2gray函数用于将彩色图像转换为灰度图像。
以下代码演示了如何将读入的彩色图像转换为灰度图像：```matlabgray_image = rgb2gray(image);imshow(gray_image);```三、图像的缩放和旋转有时候，我们需要将图像的尺寸调整到我们所需的大小，或者对图像进行旋转调整。
Matlab提供了imresize函数和imrotate函数来实现这些功能。
imresize函数可以根据指定的缩放比例对图像进行缩放，而imrotate函数可以实现图像的任意角度旋转。
下面是一些使用示例：```matlabscaled_image = imresize(image, 0.5); %缩小图像大小到原来的一半rotated_image = imrotate(image, 45); %将图像旋转45度```在调用imresize函数时，可以通过第二个参数指定目标图像的大小，也可以通过第三个参数指定缩放时使用的插值方法。
如何使用Matlab进行图像处理与分析
如何使用Matlab进行图像处理与分析图像处理与分析是计算机视觉和数字图像处理领域的重要组成部分。
而Matlab 作为一种高效的数值计算与数据分析工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，使得图像处理与分析变得更加简单和便捷。
本文将介绍如何使用Matlab进行图像处理与分析，并探讨其中的一些常见技术和方法。
1. 图像读取与显示首先，我们需要通过Matlab将图像读取到内存中，并进行显示。
Matlab提供了imread函数用于读取图像，imshow函数用于显示图像。
例如，使用以下代码读取并显示一张图像：```img = imread('image.jpg');imshow(img);```2. 图像增强与滤波图像增强是指通过各种方法改善图像的质量和视觉效果。
Matlab提供了多种图像增强函数，如亮度调整、对比度增强、直方图均衡化等。
此外，滤波也是图像增强的一种重要方式，通过消除图像中的噪声和干扰来提高图像的质量。
Matlab提供了多种滤波函数，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
下面是一个对图像进行对比度增强和高斯滤波的示例：```enhanced_img = imadjust(img, [0.2 0.8], []);filtered_img = imgaussfilt(enhanced_img, 2);```3. 边缘检测与特征提取边缘检测是图像处理中的一项重要任务，用于检测出图像中物体的边界。
Matlab提供了多种边缘检测函数，如Sobel、Canny、Laplacian等。
特征提取是指从图像中提取出有用的特征信息，用于进行物体分类、识别等任务。
Matlab提供了多种特征提取函数，如HOG、SURF、SIFT等。
下面是一个对图像进行边缘检测和特征提取的示例：```edge_img = edge(img, 'Sobel');features = extractHOGFeatures(img);imshow(edge_img);```4. 目标检测与识别目标检测是指从图像中检测出特定物体的位置和边界框。
MATLAB图像处理高级教程
MATLAB图像处理高级教程第一章：图像预处理1.1 图像读取与显示在MATLAB中使用imread函数读取图像文件，并使用imshow 函数显示图像。
图像可以以灰度或彩色的方式进行显示。
1.2 图像的基本操作MATLAB提供了多种图像操作函数，如图像的尺寸调整、图像的剪裁、图像的旋转等。
这些操作可以通过调用相应的函数轻松实现。
1.3 图像滤波图像滤波是改变图像的空间域特性的一种常用技术。
在MATLAB中，可以使用一维、二维及自定义核函数进行图像滤波，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
第二章：图像增强2.1 图像灰度变换图像灰度变换是将图像从一种灰度级转换为另一种灰度级的过程。
在MATLAB中，可以通过调用imadjust函数实现对图像的灰度变换操作。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过改变图像的灰度分布来增强图像对比度的方法。
在MATLAB中，可以使用histeq函数实现对图像的直方图均衡化处理。
2.3 边缘增强边缘增强可以使图像中的边缘特征更加清晰和突出。
MATLAB提供了多种边缘增强算法，如Sobel算子、Canny算子等。
第三章：图像分割与检测3.1 阈值分割阈值分割是一种简单和常用的图像分割方法。
在MATLAB中，可以使用graythresh函数自动确定图像的阈值，或者通过手动设定阈值进行分割。
3.2 区域生长算法区域生长算法是一种基于图像像素相似性原理的图像分割方法。
在MATLAB中，可以使用regiongrowing函数进行区域生长分割操作。
3.3 目标检测目标检测是在图像中找到特定目标的位置和边界的过程。
MATLAB提供了多种目标检测算法，如Haar特征分类器、HOG 特征分类器等。
第四章：图像处理应用4.1 图像标注与测量通过在图像上添加标注和测量工具，可以对图像上的目标进行标记和测量。
在MATLAB中，可以使用imdistline函数添加距离标尺，或者使用imellipse函数添加椭圆标记。
学会使用MATLAB进行图像处理与分析的实用技巧
学会使用MATLAB进行图像处理与分析的实用技巧第一章：MATLAB图像处理基础MATLAB是一款强大的数学计算软件，也被广泛应用于图像处理领域。
在使用MATLAB进行图像处理之前，我们首先需要了解一些基础知识。
这一章节将介绍MATLAB的图像处理工具箱、图像文件的读写操作以及常用的图像处理函数等内容。
1.1 MATLAB图像处理工具箱MATLAB的图像处理工具箱是一个强大的工具，提供了各种常用的图像处理函数和工具。
在开始之前，我们需要先导入图像处理工具箱，并了解其基本使用方法。
1.2 图像文件的读写操作在进行图像处理之前，我们首先需要读取图像文件。
MATLAB提供了一系列用于读写图像文件的函数，如imread()和imwrite()等。
我们可以使用这些函数将图像文件读入MATLAB中，或者将处理后的图像保存为新的图像文件。
1.3 常用的图像处理函数MATLAB提供了丰富的图像处理函数，如图像的缩放、旋转、亮度调整、对比度增强等。
我们可以根据需要选择合适的函数，对图像进行相应的处理操作。
此外，还有一些特殊的图像处理函数，如图像的边缘检测、图像的滤波等，能够进一步提高图像处理的效果。
第二章：MATLAB图像处理进阶技巧在熟悉了MATLAB图像处理的基础知识之后，我们可以进一步学习一些图像处理的进阶技巧，以提高图像处理的效果和质量。
2.1 图像的分割图像的分割是指将图像中的对象与背景进行分离。
MATLAB提供了许多用于图像分割的函数和算法，如基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
我们可以根据需要选择合适的方法进行图像分割操作。
2.2 图像的特征提取图像的特征提取是指从图像中抽取出具有代表性的特征。
MATLAB提供了一些常用的图像特征提取函数，如灰度共生矩阵、图像梯度、图像纹理等。
通过提取图像的特征，我们可以更好地理解图像的内容，从而进行进一步的分析和处理。
2.3 图像的配准与拼接图像的配准与拼接是指将多幅图像进行对齐，以形成一幅大图像。
(完整版)matlab的一些画图技巧
matlab中如何在指定一点画一个填充颜色的小圆plot（1,1，'r。
'，'markersize',50)二维作图绘图命令plot绘制x-y坐标图；loglog命令绘制对数坐标图;semilogx和semilogy命令绘制半对数坐标图;polor命令绘制极坐标图．基本形式如果y是一个向量，那么plot(y)绘制一个y中元素的线性图．假设我们希望画出y=［0., 0.48, 0.84， 1.， 0.91， 6。
14 ]则用命令：plot(y）它相当于命令：plot（x, y)，其中x=［1,2，…,n]或x=［1；2;…；n]，即向量y的下标编号， n为向量y的长度Matlab会产生一个图形窗口，显示如下图形,请注意:坐标x和y是由计算机自动绘出的．图4.1。
1。
1 plot（［0。
，0.48，0。
84,1.,0.91,6。
14］)上面的图形没有加上x轴和y轴的标注，也没有标题．用xlabel，ylabel，title命令可以加上．如果x，y是同样长度的向量，plot（x,y)命令可画出相应的x元素与y元素的x-y坐标图．例: x=0：0.05:4*pi; y=sin(x); plot（x，y）grid on, title（’ y=sin( x ）曲线图' )xlabel(’ x = 0 ： 0.05 ： 4Pi '）结果见下图．图4.1.1。
2 y=sin（x)的图形title图形标题xlabel x坐标轴标注ylabel y坐标轴标注text标注数据点legend 在右上角加解释文字grid给图形加上网格hold保持图形窗口的图形表4。
1.1.1 Matlab图形命令多重线在一个单线图上，绘制多重线有三种办法。
第一种方法是利用plot的多变量方式绘制：plot（x1，y1,x2,y2，.。
.，xn，yn)x1,y1,x2，y2，。
.。
,xn,yn是成对的向量,每一对x， y在图上产生如上方式的单线．多变量方式绘图是允许不同长度的向量显示在同一图形上．第二种方法也是利用plot绘制，但加上hold on/off命令的配合：plot(x1,y1）hold onplot(x2，y2）hold off第三种方法还是利用plot绘制,但代入矩阵：如果plot用于两个变量plot(x,y），并且x，y是矩阵，则有以下情况:（1)如果y是矩阵，x是向量,plot（x,y)用不同的画线形式绘出y的行或列及相应的x向量,y 的行或列的方向与x向量元素的值选择是相同的．（2)如果x是矩阵,y是向量，则除了x向量的线族及相应的y向量外，以上的规则也适用．（3）如果x，y是同样大小的矩阵，plot(x，y）绘制x的列及y相应的列．还有其它一些情况，请参见Matlab的帮助系统．线型和颜色的控制如果不指定划线方式和颜色，Matlab会自动为您选择点的表示方式及颜色．您也可以用不同的符号指定不同的曲线绘制方式．例如：plot(x，y，’*’）用'*’作为点绘制的图形．plot(x1，y1，’：’，x2，y2，’+'）用’:’画第一条线，用’+’画第二条线．线型、点标记和颜色的取值有以下几种：线型点标记颜色-实线.点y黄:虚线o小圆圈m棕色-。
MATLAB输出图像
看到网上有的同行问怎么改示波器的背景，把示波器波形复制到 Word 中，我有两种方法， 第一种是我一个同学告诉我的，通过命令对示波器进行操作。 具体如下 shh = get(0,'ShowHiddenHandles'); set(0,'ShowHiddenHandles','On'); set(gcf,'menubar','figure'); set(gcf,'CloseRequestFcn','closereq'); set(gcf,'DefaultLineClipping','Off'); set(0,'ShowHiddenHandles',shh) 输入以上命令可以直接对示波器进行修改，包括背景和曲线颜色 第二种方法我以前总结过，现在详细说明一下 用 MATLAB 命令将 simulink 示波器的图形画出 第一步，将你的示波器的输出曲线以矩阵形式映射到 MATLAB 的工作空间内。 如图1所示，双击示波器后选择 parameters 目录下的 Data history,将 Save data to workspace 勾 上，Format 选择 Array,Variable name 即你输入至工作空间的矩阵名称，这里我取名 aa。在这 之后运行一次仿真，那么你就可以在 MATLAB 的工作空间里看到你示波器输出曲线的矩阵 aa。如图2所示。
理解曲线矩阵的原理之后，我们就可以用 plot 函数画出示波器中显示的图形了。 curve=plot(aa(:,1),aa(:,2),aa(:,1),aa(:,3),'--r') � (:,1)表示取 aa 的第一列，仿真时间 � (:,2)表示取 aa 的第二列，示波器的输入一 � (:,3)表示取 aa 的第三列，示波器的输入二 %--r 表示曲线2显示的形式和颜色，这里是（red) set(curve(1),'linewidth',3) %设置曲线1的粗细 set(curve(2),'linewidth',3) %设置曲线2的粗细 legend('Fuzzy','PID') %曲线名称标注 xlabel('仿真时间（s）') %X 坐标轴名称标注 ylabel('幅值') %Y 轴坐标轴标注 title('Fuzzy Control VS PID') %所画图的名称 grid on
如何利用Matlab进行图像处理
如何利用Matlab进行图像处理引言：图像处理技术在现代科技领域扮演着重要的角色。
利用Matlab这一强大的工具，我们可以高效地进行图像处理，实现各种功能，如图像增强、特征提取、目标检测等。
本文将介绍如何利用Matlab进行图像处理，以及一些常用的图像处理算法和技巧。
一、图像读取与显示在开始进行图像处理之前，我们首先需要读取图像并显示出来。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱，使得图像读取和显示变得十分简单。
我们可以使用imread 函数读取图像，并使用imshow函数显示出来。
此外，还可以使用imtool函数进行交互式的图像探索和分析。
二、图像格式转换在进行图像处理之前，有时我们需要将图像转换为特定的格式，以便后续的处理。
Matlab提供了丰富的函数，如rgb2gray、im2double等，可以方便地将图像从一种格式转换为另一种格式。
例如，我们可以将RGB图像转换为灰度图像，或者将图像从整数格式转换为双精度格式。
三、图像增强图像增强是图像处理的重要部分，可以提高图像的质量和可视性。
Matlab提供了多种图像增强方法，如直方图均衡化、滤波器等。
直方图均衡化能够通过调整图像像素灰度分布，使得图像具有更明显的对比度和细节；滤波器可以消除图像中的噪声，使其更加清晰和锐利。
四、图像特征提取图像特征提取是计算机视觉和模式识别领域的重要任务。
通过提取图像的特征，我们可以获取有意义的信息，并用于后续的分析和处理。
Matlab提供了许多函数和工具箱，如corner、edge等，可以方便地提取图像的角点、边缘等特征。
这些特征可以用于目标检测、图像配准等应用。
五、图像分割与检测图像分割和检测是图像处理的核心任务之一。
它们可以将图像分割为不同的区域，并检测出感兴趣的目标。
Matlab提供了许多图像分割和检测的函数和工具箱，如regionprops、detectSURFFeatures等。
这些工具可以帮助我们找到图像中的区域和目标，并进行进一步的分析和处理。
输出高品质MATLAB图形的方法与技巧
(2) 尺寸 包括′width′, ′height′, ′bounds′等 。它们 分别指定图形的宽度 、高度(数值) 及是否紧凑(′tight′或 ′loose′, 默认为′tight′) 。
(3) 颜色 ′color′可有四种选择 :′bw′,′gray′,′rgb′, ′cmyk′,默认为′bw′。
(4) 分辨率 ′resolution′(数值) ,单位为 dpi 。 (5) 字体大小 主要包括 ′fontmode′(′scaled′及 ′fixed′, 默认为′scaled′) 及 ′fontsize′(数值) 。 (6) 图线宽度 主要包括 ′linemode′′(′scaled′及 ′fixed′, 默认为′scaled′) 及 ′linewidth′(数值) 。 下面举几个例子 :
“The J PEG device option is not supported for simulink system. ”
③欲了解更多的有关 print 命令的信息 , 请键入 : help print ,或参阅手册《Using MATLAB Graphics》。
112 用 exportfig 函数转换图形
MATLAB 是 Mathworks 公司于 1982 年推出的一套高 性能数值计算可视化软件 。它集科学计算和图形显示 于一体 ,广泛应用于自动控制 、信号处理 、模糊逻辑 、神 经网络 、小波分析等多个领域 ,现已成为广大科技工作 者最为喜爱的应用软件之一 。众所周知 ,MATLAB 最突 出的优点之一是具有很强的绘图功能 。但许多科技工 作者在处理 MATLAB 图形时却遇到了问题 。例如 ,当他 们欲将自己的研究成果以专著或论文形式在出版社出 版或在期刊上发表时 ,如何输出能满足出版社要求的 MATLAB 图形 ? 如何将 MATLAB 图形插入到文档中 ,以 实现图文混排 ? MATLAB 的输出图形. fig 文件格式及 Simulink 的仿真模型图. mdl 文件格式均不受 Word 支 持 ,因此无法以文件形式直接插入到 Word 文档中 。目 前比较流行的作法是将 MATLAB 的图形或 Simulink 的 仿真模型图通过屏幕拷贝的方法(即按 PrtSc 键) 把整个 屏幕以图像方式存入剪贴板 ;然后粘贴至 Windows 自带 的画板中 ,并在画板中对图像进行编辑 ,去掉无用的信 息后 ,再将图像存为 Windows 标准位图 ( . bmp) 文件格 式 ;最后插入至 Word 文档中 。这种方法虽然操作简单 , 但由于受屏幕分辨率的限制 ,使输出图形较为粗糙 ,图 形品质不够理想 。更为重要的是 ,目前许多正规出版社 不接受位图格式文件 ,而要求作者提供矢量图形格式文 件。
matlab图像输出设置
matlab图像输出设置核⼼⽅法：通过图像设置命令，直接指定图⽚的⼤⼩。
具体操作：(1) 完成画图及相关设置(字体⼤⼩、线宽、图例⼤⼩也是正常尺⼨)，(2) 此时WindowStyle is 'docked'，要改为normal，有两种操作：1)在Figure properties——more properties中找到Windowstyle，然后⽤⿏标改为normal；2)或者直接⽤命令：set (gcf,'windowstyle','normal')(3) 根据排版要求，确定图⽚的宽⾼，例如320*320 像素，然后使⽤命令set (gcf,'Position',[500,300,320,320])set(gcf,'Units','centimeters','Position',[100 100 9 8]);% figure的position中的[left bottom width height] 是指figure的可画图的部分的左下⾓的坐标以及宽度和⾼度。
(4) 使⽤copy figure将图⽚输出到Word1.figure;2.hold on;3.set(gca, 'YTick', [0 : 0.2 : 1]);4.box off;5.set(gca, 'YTickLabel', {'matlab1', 'matlab2', 'matlab3',...6. 'matlab4', 'matlab5', 'matlab6'})1.hold on2.xL=xlim;3.yL=ylim;4.plot(xL,[yL(2),yL(2)],'k',[xL(2),xL(2)],[yL(1),yL(2)],'k')5.box off6.axis([xL yL])1.t=linspace(0,8,100);%%% linspace(X1, X2) generates a row vector of 100 linearlyequally spaced points between X1 and X2.linspace(X1, X2, N) generates N points between X1 and X2.2.a1=axes;%% axes Create axes in arbitrary positions.axes('position', RECT) opens up an axis at the specifiedlocation and returns a handle to it.RECT = [left, bottom, width, height] specifies the location and size of the side of the axis box, relative to the lower-left corner of the Figure window, in normalized units where (0,0) is the lower-left corner and (1.0,1.0) is the upper-right.3.plot(t,sin(t));4.xt=get(gca,'xtick');5.set(gca,'XTick',[],'XColor','w');6.xL=xlim;7.p=get(gca,'Position');8.box off;1.figure2.a2=axes('Position',p+[0,p(4)/2,0,-p(4)/2]); % 确定坐标位置，p为上述3.xlim(xL); %定义x轴坐标4.box off;5.set(gca,'XTick',xt,'Color','None','YTick',[]);简单点⼉说吧：xtick是刻度（⼩竖线）；xticklabel 刻度值（竖线下⾯的数值）。
Matlab图像处理输入与输出基本操作
实验一、图像输入与输出基本操作一、实验题目：图像输入与输出操作二、实验目的学习在MATLAB环境下对图像文件的I/O操作，为读取各种格式的图像文件和后续进行图像处理打下基础。
三、实验内容利用MATLAB为用户提供的专门函数从图像格式的文件中读/写图像数据、显示图像，以及查询图像文件的信息。
四、预备知识熟悉MATLAB开发环境。
五、实验原理（1）图像文件的读取利用imread函数可以完成图像文件的读取操作。
常用语法格式为：I=imread(‘filename’,‘fmt’)或I=imread(‘filename.fmt’)；其作用是将文件名用字符串filename表示的、扩展名用字符串fmt（表示图像文件格式）表示的图像文件中的数据读到矩阵I中。
当filename中不包含任何路径信息时，imread会从当前工作目录中寻找并读取文件。
要想读取指定路径中的图像，最简单的方法就是在filename中输入完整的或相对的地址。
MATLAB支持多种图像文件格式的读、写和显示。
因此参数fmt常用的可能值有：‘bmp’Windows位图格式‘jpg’or‘jpeg’联合图像专家组格式‘tif’or‘tiff’标志图像文件格式‘gif’图形交换格式‘pcx’Windows画刷格式‘png’可移动网络图形格式‘xwd’X Window Dump格式例如，命令行>>I=imread(‘lena.jpg’);将JPEG图像lena读入图像矩阵I中。
（2）图像文件的写入（保存）利用imwrite完成图像的输出和保存操作，也完全支持也完全支持上述各种图像文件的格式。
其语法格式为：imwrite(I,‘filename’,‘fmt’)或imwrite(I,‘filename.fmt’)；其中的I、filename和fmt的意义同上所述。
注意事项：当利用imwrite函数保存图像时，MATLAB默认的保存方式是将其简化为uint8的数据类型。