从MATLAB图形文件(fig)中提取数据
Matlab中的图像特征提取和图像分类技术
Matlab中的图像特征提取和图像分类技术图像特征提取和图像分类是计算机视觉领域中的重要研究方向。
通过对图像进行特征提取和分类，可以实现图像识别、目标检测等应用。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的功能和工具箱，能够方便快捷地实现图像特征提取和分类的算法。
一、图像特征提取图像特征提取是将图像从像素级别转换到语义级别的过程。
常用的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
在Matlab中，有多种方法可以进行图像特征提取。
1.1 颜色特征提取颜色在图像中起着重要的作用，可以通过颜色特征来描述图像的内容。
在Matlab中，可以使用RGB颜色空间、HSV颜色空间等来表示和提取图像的颜色特征。
通过计算图像中每个像素的颜色分量，可以获得图像的颜色直方图、颜色矩等特征。
1.2 纹理特征提取纹理是图像中细微的、规律性的结构特征。
在Matlab中，可以使用灰度共生矩阵（GLCM）等方法来提取图像的纹理特征。
GLCM是描述图像灰度分布的一种统计方法，通过计算图像中像素之间的灰度关系，可以得到纹理特征如对比度、能量、熵等。
1.3 形状特征提取形状是图像中物体的外形特征，常用的形状特征包括边缘、轮廓、几何形状等。
在Matlab中，可以使用边缘检测算法、轮廓提取算法等来提取图像的形状特征。
通过识别图像中物体的边缘和轮廓，可以得到图像的形状描述符。
二、图像分类技术图像分类是将图像分为不同类别的过程，是计算机视觉中的重要应用之一。
在Matlab中，有多种方法可以实现图像分类。
2.1 传统机器学习方法传统的图像分类方法主要基于机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等。
在Matlab中，可以使用机器学习工具箱来实现基于特征向量的图像分类。
通过提取图像的特征向量，并使用机器学习算法进行训练和分类，可以实现准确的图像分类。
2.2 深度学习方法深度学习是近年来兴起的一种图像分类技术，利用深度神经网络来学习图像的特征表示。
(完整版)matlab保存图片的四种方法
matlab保存图片的四种方法1 从菜单保存〈<回目录可以保存为fig，eps,jpeg，gif，png,bmp等格式。
2 复制粘贴 <<回目录edit-—-———〉copy figure，再粘贴到其他程序，如word3 saveas函数〈〈回目录saveas（gca，filename,fileformat）不过此函数不好用常常出错4 print函数〈<回目录〉〉 x=—pi：2＊pi/300：pi;〉〉 y=sin（x)；>〉 plot（x，y）;〉> print（gcf,'-dpng','abc。
png'）％保存为png格式的图片. 〉〉 pwdD：\Matlab\work>〉 dir〉〉 % 现在到 D：\Matlab\work 应该能找到图片 abc.png 了〉> figure（2) % 新建一个句柄为2的图形窗口。
〉〉 plot(x，cos(x)); % 在句柄为2的图形窗口上画图。
>> grid>> print(2，’—djpeg’,’D:\abc.jpeg’）; %将句柄为2的图形保存为jpeg/jpg格式的图片，>> ％文件名为'D:\abc。
jpeg’。
4。
2 用法:print（图形句柄，存储格式,文件名）；〈<回目录图形句柄,如果图形窗口标题栏是“Figure 3”，则句柄就是3.用gcf可以获取当前窗口句柄. 指定存储格式。
常用的有:png格式：‚-dpng‘ (推荐这一种，与bmp格式一样清晰,文件也不大)jpeg: ‚-djpeg‘(文件小,较清晰）tiff: ‚—dtiff‘bmp: ‚—dbitmap‘(清晰，文件极大）gif: ‚-dgif‘（文件小但不清晰)文件名在matlab中自动保存plot图像的程序Step 1. 先使所画的图最大化,即占满整个屏幕scrsz = get(0,’ScreenSize'）；figure1=figure（'Position',［0 30 scrsz（3) scrsz（4）-95]）;或者（下面这种情况会把windows系统下面的任务栏也保存到图片中,不太好)scrsz = get（0,’ScreenSize’）;figure1=figure(’Position’,［0 0 scrsz(3） scrsz（4)-66]）;% Step 2. 生成数据并画图x=rand（100,1)；plot(x);saveas(gcf，’filename’，'bmp’）;saveas（gcf,'filename'，’emf’）;saveas(gcf，'filename’,’jpg')；％ Step 3. 清理现场clear all； clc； close all;下面的代码可以创建一个大小为整个屏幕的四分之一，位置在屏幕在左上角的一个figure对像，使用root对象的ScreenSize属性来取得屏幕的尺寸,ScreenSize是由四个元素组成的数据：[left,bottom,width,height]）。
matlab中fig坐标轴科学计数法
MATLAB中fig坐标轴科学计数法1. 引言在MATLAB中，我们经常需要绘制图形来可视化数据或结果。
在绘制图形时，坐标轴的刻度标签往往需要以科学计数法的形式呈现，以便更好地展示大范围的数据。
本文将介绍如何在MATLAB中使用fig坐标轴科学计数法，以及一些常用的设置和技巧。
2. 使用fig坐标轴科学计数法在MATLAB中，我们可以使用以下代码将fig坐标轴的刻度标签显示为科学计数法：% 创建一个示例图形x = linspace(0, 1e6, 100);y = sin(x);figure;plot(x, y);% 将坐标轴刻度标签显示为科学计数法ax = gca; % 获取当前坐标轴ax.XAxis.Exponent = -6; % 设置x轴的指数为-6ax.YAxis.Exponent = 0; % 设置y轴的指数为0以上代码中，首先创建了一个示例图形，然后通过gca函数获取当前坐标轴的句柄。
接下来，通过设置XAxis.Exponent和YAxis.Exponent属性，将x轴和y轴的刻度标签显示为科学计数法。
在这个示例中，x轴的刻度标签将显示为以10的负6次方为指数的科学计数法，y轴的刻度标签将显示为普通的十进制数值。
3. 自定义fig坐标轴科学计数法除了使用默认的指数形式，我们还可以自定义fig坐标轴的科学计数法。
下面是一些常用的自定义设置和技巧：3.1 设置小数点位置我们可以使用XAxis.DecimalDigits和YAxis.DecimalDigits属性来设置科学计数法中小数点的位置。
默认情况下，小数点位于第一个非零数字之后。
以下代码将小数点位置设置为第三个数字之后：ax.XAxis.DecimalDigits = 3; % 设置x轴的小数点位置为第三个数字之后ax.YAxis.DecimalDigits = 3; % 设置y轴的小数点位置为第三个数字之后3.2 设置指数基数我们可以使用XAxis.ExponentBase和YAxis.ExponentBase属性来设置科学计数法中指数的基数。
matlab中读取数据的函数 -回复
matlab中读取数据的函数-回复如何使用MATLAB读取数据的函数MATLAB是一种常用的数值计算和科学计算工具，它具有强大的数据处理和分析能力。
在MATLAB中，读取数据是数据分析的重要一环。
本文将介绍MATLAB中用于读取数据的常用函数，并详细解释每个函数的使用方法。
1. load函数load函数是MATLAB中最简单的读取数据函数之一。
它可以直接读取.mat格式的文件，并将其中的数据加载到工作空间中。
.mat文件是MATLAB的二进制数据文件格式，可以存储多个变量。
使用load函数读取数据很简单，只需使用以下命令：load 数据文件名；这个命令将会自动将文件中的变量加载到工作空间中。
例如，假设我们有一个.mat文件，包含了变量A和变量B，我们可以使用以下命令读取数据：load data.mat;读取成功后，A和B两个变量将出现在工作空间中。
2. importdata函数importdata函数是MATLAB中用于读取各种文本格式数据的函数。
它可以读取.txt、.csv、.dat等格式的文件，并将数据保存为一个结构体数组。
使用importdata函数读取数据的通用格式为：data = importdata('文件名', '分隔符', 表头行数);其中，'文件名'指代要读取的文件的路径和文件名，'分隔符'指代用于区分不同列的字符，'表头行数'指代包含数据表头的行数。
例如，我们有一个.csv格式的数据文件，以逗号分隔的表头占两行，我们可以使用以下命令读取数据：data = importdata('data.csv', ',', 2);读取成功后，数据将以结构体数组的形式保存在data变量中。
3. xlsread函数xlsread函数是用于读取Excel文件的专用函数。
它可以读取.xls和.xlsx格式的文件，并将数据保存为一个矩阵。
基于MATLAB的图片中字符的提取
基于MATLAB的图片中字符的提取function getPicChar %%建立字符提取函数，在MATLAB平台上直接运行即可%运用MATLAB的UI，直接打牌需要提取的字符图片即可[filename,pathname,~]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';' *.png'},'Chose a picture');picstr=[pathname filename];if ~ischar(picstr)return;endpic=imread(picstr); %打开图片if length(size(pic))==3 %判断图片的维数，统一为灰度图片pic=rgb2gray(pic);endpic=(pic<127); %转化为二值图片pic=xylimit(pic); %图片区域的第一次边界限定%%%%%%%第一阶段%%%%%%m=size(pic,1);Ycount=zeros(1,m);for i=1:mYcount(i)=sum(pic(i,:));endlenYcount=length(Ycount);Yflag=zeros(1,lenYcount);for k=1:lenYcount-2if Ycount(k)<3 && Ycount(k+1)<3 && Ycount(k+2)<3Yflag(k)=1;endendfor k=lenYcount:1+2if Ycount(k)<3 && Ycount(k-1)<3 && Ycount(k-2)<3Yflag(k)=1;end endYflag2=[0 Yflag(1:end-1)];Yflag3=abs(Yflag-Yflag2); %做差分运算[~,row]=find(Yflag3==1); %找突变位置row=[1 row m]; %调整突变位置点row1=zeros(1,length(row)/2); %截取图像的起始位置向量row2=row1; %截取图像的终止位置向量for k=1:length(row)ifmod(k,2)==1; %奇数为起始row1((k+1)/2)=row(k);else%偶数为终止row2(k/2)=row(k);endendpic2=pic(row1(1):row2(1),:); %截取第一列字符alpha=1024/size(pic2,2); %计算放缩比例pic2=imresize(pic2,alpha); %调整第一列字符图片大小，作为基准for k=2:length(row)/2pictemp=imresize(pic(row1(k):row2(k),:), [size(pic2,1) size(pic2,2)]);pic2=cat(2,pic2,pictemp); %横向连接图像块endpic=xylimit(pic2); %限定图像区域%%%%%%%第二阶段%%%%%%[~,n]=size(pic);Xcount=zeros(1,n);for j=1:nXcount(j)=sum(pic(:,j));endlenXcount=length(Xcount);Xflag=zeros(1,lenXcount);for k=1:lenXcount-2if Xcount(k)<3 && Xcount(k+1)<3 && Xcount(k+2)<3 Xflag(k)=1;endendfor k=lenXcount:1+2if Xcount(k)<3 && Xcount(k-1)<3 && Xcount(k-2)<3 Xflag(k)=1;endendXflag2=[0 Xflag(1:end-1)];Xflag3=abs(Xflag-Xflag2);[~,col]=find(Xflag3==1);col=[1 col size(pic,2)];coltemp=col(2:end)-col(1:end-1);[~,ind]=find(coltemp<3);col(ind)=0;col(ind+1)=0;col=col(col>0);col1=zeros(1,length(col)/2);col2=col1;for k=1:length(col)if mod(k,2)==1col1((k+1)/2)=col(k);elsecol2(k/2)=col(k);endendpicnum2=length(col)/2;piccell2=cell(1,picnum2);for k=1:picnum2piccell2{k}=pic(:,col1(k):col2(k));piccell2{k}=xylimit(piccell2{k});piccell2{k}=imresize(piccell2{k},[128 128]);end%显示提取出的字符，每行最多输出8个字符if mod(picnum2,8) rownum=ceil(picnum2/8)+1;elserownum=picnum2/8;endfor k=1:picnum2subplot(rownum,8,k);imshow(piccell2{k});end%%函数xylimit如下：function newpic=xylimit(pic)%function name:XYLIMIT% Input pic:binary image%Output newpic:binary image%用途：对二值图像边界进行限定，要求图像是黑底白图%example:% % pic=imread('数字字符.jpg');% % pic=rgb2gray(pic);% % pic=(pic<127);% % pic=xylimit(pic);% % imshow(pic);[m,n]=size(pic);%%%%纵向扫描%%%Ycount=zeros(1,m);for i=1:mYcount(i)=sum(pic(i,:)); %获取每一行的像素点个数endYbottom=m; %底部定界Yvalue=Ycount(Ybottom);while(Yvalue<3)Ybottom=Ybottom-1;Yvalue=Ycount(Ybottom);endYceil=1; %顶部定界Yvalue=Ycount(Yceil);while(Yvalue<3)Yceil=Yceil+1;Yvalue=Ycount(Yceil);end%%%横向扫描%%%Xcount=zeros(1,n);for j=1:nXcount(j)=sum(pic(:,j)); %获取每一列的像素点个数endXleft=1; %左侧定界Xvalue=Xcount(Xleft);while(Xvalue<2)Xleft=Xleft+1;Xvalue=Xcount(Xleft);endXright=n; %右侧定界Xvalue=Xcount(Xright);while(Xvalue<2)Xright=Xright-1;Xvalue=Xcount(Xright);end%%%截取图片%%%newpic=pic(Yceil:Ybottom,Xleft:Xright);（输入的样品图片1）（输出结果1）（输入的样品图片2）（输出结果2）（输入的样品图片3）（输出结果3）。
巧用matlab提取图片中的曲线数据(修订版)
利用Matlab提取图片中的数据(修订版)从事科研或者工程的人员在文档撰写过程中，常需要将文献中的曲线与自己的结果对比，为获取原始数据，一种常用的办法是手动描点，即将原始曲线放大然后打印出来，选取一定数量的点，读出其横纵坐标，然后重绘。
对于较为平坦的曲线，这种方法当然可行，但当曲线数量增加，曲线变化复杂，这种方法工作量可想而知。
前段时间由于原始数据丢失，仅剩几十幅图片，本人尝试过手动描点，经历几个小时奋战，实在无法继续，索性转向matlab，借助其强大的数据处理能力，编写了两个GUI的小软件image2data、data_poly提取数据，如今大功告成，遂于大家分享。
2010-12-26yc97463240@2010年编写软件至今，已有一年，平均每个星期都有网友向我索要软件或提出问题，与你们的交流很愉快，为答谢大家对我的鼓励，我决定：1、对本教程作出修改，针对大家容易出现错误的地方作出批注，并在一个月内对程序进行改进。
2、录制视频教程，更加直接的引导大家使用。
最后申明，本教程完全免费，可在百度、豆丁和其他文档分享类网站在线阅览，教程会发布到优酷上，如有需要，直接email索取(一般当天回复)。
2012-03-10yc97463240@本文分三部分：1、数据提取实验演示；2、软件编写要点；3、附录。
关心使用操作的朋友请看第一部分，有兴趣钻研代码的朋友请看第二部分，本软件以功能实现为主，界面和操作方面略有不适，尽请谅解。
1、数据提取演示实验原始数据来源：安华高科技数据手册（HSMP-38XX and HSMP-48XX Series），如图1所示。
目标曲线：提取1MHz频率下的PIN二极管电容与反偏电压之间关系曲线。
图1 包含目标曲线的原始图像实验步骤：Step1：制作jpg图片方法：利用PPT的图片另存功能制作jpg图片，本方法具有普遍性。
首先从pdf中copy图1，即上述包含数据坐标的曲线，然后paste到ppt的空白页面，最后调整图片大小，另存为 figure1.jpg，如图2所示。
matlab提取表格
在MATLAB中提取表格数据通常涉及读取包含表格数据的文件，例如CSV或Excel 文件，然后解析这些数据以将其转换为MATLAB中的结构或数组。
以下是一些基本步骤和示例，说明如何在MATLAB中提取表格数据。
1.读取CSV文件matlab复制代码% 读取CSV文件data = csvread('filename.csv');% 或者使用textscanfileID = fopen('filename.csv','r');C = textscan(fileID, '%f', 'Delimiter', ',');fclose(fileID);data = cat(2, C{:});2.读取Excel文件matlab复制代码% 读取Excel文件filename = 'filename.xlsx';sheet = 1; % 如果你想从特定的工作表中读取数据data = xlsread(filename, sheet);3.解析表格数据如果你的数据是结构化的（例如，每行有相同数量的列），你可以直接将其转换为数组。
否则，你可能需要进一步解析数据以提取表格结构。
例如，对于CSV文件，如果每行有相同数量的列，你可以直接这样做：matlab复制代码% 假设数据是N行M列的，可以这样操作data = data(:,1:end-1)'; % 去掉最后一列（通常是标题或元数据）如果数据结构复杂，你可能需要使用其他工具或自定义函数来解析数据。
4. 处理缺失值如果你的数据包含缺失值（例如，某些字段为空或为'N/A'），你可能需要在提取数据后处理这些缺失值。
你可以使用MATLAB的ismissing函数来检查缺失值：matlab复制代码% 检查每行是否含有缺失值hasMissing = any(ismissing(data), 2);5.使用Pandas（适用于Python）如果你更喜欢使用Python和Pandas库来处理表格数据，你也可以在MATLAB中使用Pandas。
利用Matlab从图像中提取数据
［责任编辑：王静］
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元素的值就是对应像素点的颜色索引值。 提取数据的基本思想就是用 所求点的颜色索引值与色标（Color Bar）中各点的颜色的索引值对比， 索引值相同的点温度相同，由此可以确定所求点的温度值。 3.2 确定各像素点对应的经纬度
在获取数据的时候，需要确定各像素点对应的经纬度。 因此在 Matlab 中将图片中心所示的陆地和海区以外的区域“裁”去，“裁剪”的 程序如下：
索引图像包含一个数据矩阵和一个颜色映射表矩阵，其中颜色映 射表矩阵是一个三列， 若干行的矩阵， 其每一个元素的值均为区间 [0，1]之间的双精度浮点 型 数 据 ，从 第 一 列 到 第 三 列 分 别 表 示 红 色 ，绿 色和蓝色的颜色值。 索引图像是从像素值到颜色映射表值的直接映 射， 像素的颜色由数据矩阵作为索引指向颜色映射表矩阵进行索引。 数据矩阵与颜色映射表矩阵之间的关系取决于图像数据矩阵的类型。 如果图像数据矩阵是双精度类型的，则值 1 指向颜色映射表矩阵的第 一行；如果图像矩阵是 8 位或 16 位无符号整形的，则值 0 指向颜色映 射表矩阵的第一行。 Matlab 中用来加载图像的函数为 imread，对于索 引图片，其调用格式为
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• 也可以把图形保存下来，然后用import命令 导入，所有属性会被存储为变量，可以直 观的寻找到所需要的数据。一般数据是存 在children里面的properties的xdata和ydata， 类型type是line，或者是在cdata内。
从MATLAB图形文件（fig）中提取数据
用MATLAB编程时，常常遇到这样的问题，图形保存了 下来（对象），可以通过各种属性来访问其中的 数据。下面这段程序可以用来从图形中把数据找回来， 这是一个从曲线中提取一维数组的例子。
• open('fnam.fig'); % fnam是文件名 • lh = findall(gca, 'type', 'line'); % 取出曲线的 handle，这里gca表示当前图形的CurrentAxes属 性 % 如果图中有多条曲线，lh为一个数组 • xc = get(lh, 'xdata'); % 取出x轴数据 • yc = get(lh, 'ydata'); % 取出y轴数据