matlab 图像梯度场

一般在hough直接检测,旋转的时候用的比较多B=imrotate(A,angle)将图像A（图像的数据矩阵）绕图像的中心点旋转angle度,正数表示逆时针旋转,负数表示顺时针旋转.返回旋转后的图像矩

Sobel算子可以用来检测0度、90度、45度和135度的边缘例如对角的有45度和135度45度的算子是[012,-101,-2-10]135度的算子是[-2-10,-101,012]注意有时候会求得

数字图像的边界提取：I=imread('bonemarr.tif');[BW1,th1]=edge(I,'sobel',0.07);th1str=num2str(th1)imshow(I);title

x1=linspace(0,6,50);y1=linspace(0,2,30);[xx,yy]=meshgrid(x1,y1);dy=yy.*(1-yy);dx=ones(size(xx));dx=d

符号计算不能自己定义这种数值计算的函数吧.还是自己先定义30个符号变量,再写出函数表达式求导.

使用隐函数绘图：ezplot('450=sqrt((x+372).^2+(y-2169).^2)-sqrt((x-125).^2+(y-2197).^2)',[6001200],[16

gradient计算梯度值,然后用hist计算频次,就可以画出来了再问：能稍微在具体点吗？hist怎么计算频次？谢谢。。再答：N=HIST(Y,M)M是分组数，N是频次再问：最后是bar(N)吗？好像

imresize

是产生两幅图一幅是水平方向的梯度fx另一幅是垂直方向的梯度fy大小都和原来图像一样,每个像素对应原来图像的位置

试试,下面的代码,如果xi是实数将eval(['syms',sx,'',sm])改为eval(['syms',sx,'',sm,'real']),计算结果可能更简洁一些,这里由于不知道你的m值,所以也

举个例子symsxyzf=x^2+x*y+z;gradient=jacobian(f,[x,y,z])%求梯度%gradient=%[2*x+y,x,1]x=-1;y=2;z=3;tiduzhi=ev

共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有

a=imread('D:\ProgramFiles\toolbox\images\imdemos\rice.png');>>b=gradient(double(a));转化图像为double型,即可,

不会饿

一样的,梯度就是二阶偏导数再问：matlab中有[x,y]=gradient(a);是指图像矩阵中每一个点都有一个梯度值么？

%matlab中有标准范例,估计你是小菜,我帮你简化了一下img=double(rgb2gray(imread('c:\test.bmp')));img_grad=img(80:100,80:100,

function[theta,J_history]=gradientDescent(X,y,theta,alpha,num_iters)%GRADIENTDESCENTPerformsgradient

下面是一个例子,你可以照着例子做>>a=imread('D:\ProgramFiles\toolbox\images\imdemos\rice.png');>>b=gradient(double(a)

imread(A,'1.jpg');这时,A是RGB的三维矩阵A=double(A);f=A[(:,:,1)+A(:,:,2)+A(:,:,3)]/3;得到灰度用循环grad(x,y)=sqrt((f

（i）编写M文件detaf.m如下function[f,df]=detaf(x);f=x(1)^2+x(2)^2-x(1)*x(2)-10*x(1)-4*x(2)+60;df(1)=2*x(1)-x(