标签：原图 深度 I5 取反 预处理 matlab 图像 像素 二值化
基于MATLAB的深度学习数据集预处理在工程中的应用
针对深度学习中，需要对既定的图像数据进行预处理操作。操作步骤如下：
1、RGB–>Grey
2、decreasing resolution
3、image turnover
4、imcomplement
5、noise`
clc;clear;close all;
I=imread('图片文件'); %读入图片
figure(1)
imshow(I)
title('原图显示')
imwrite(I,'原图显示.png')
%% ----------- 1、RGB-->Grey -------------------
I1=rgb2gray(I);
figure(2)
imshow(I1)
title('原图二值化')
imwrite(I1,'1_原图二值化.png')
%% ----------- 2、decreasing resolution --------
%4032×3024-->640×480
I2 = imresize(I1,0.1587);
figure(3)
imshow(I2)
title('原图二值化图像像素压缩')
imwrite(I2,'2_原图二值化图像像素压缩.png')
%% ----------- 3、image turnover ---------------
%1、90°turnover
I3_1=imrotate(I2,90);
figure(4)
subplot(131)
imshow(I3_1)
title('原图二值化图像像素压缩旋转90°')
imwrite(I3_1,'3_1_原图二值化图像像素压缩旋转90°.png')
%2、180°turnover
I3_2=imrotate(I2,180);
subplot(132)
imshow(I3_2)
title('原图二值化图像像素压缩旋转180°')
imwrite(I3_2,'3_2_原图二值化图像像素压缩旋转180°.png')
%3、270°turnover
I3_3=imrotate(I2,270);
subplot(133)
imshow(I3_3)
title('原图二值化图像像素压缩旋转270°')
imwrite(I3_3,'3_3_原图二值化图像像素压缩旋转270°.png')
%% ----------- 4、imcomplement ------------------
I4=imcomplement(I1);%原图+二值化图像取反
I4_0=imcomplement(I2);%原图+二值化+图像像素压缩取反
I4_1=imcomplement(I3_1);%原图+二值化+图像像素压缩+旋转90°图像取反
I4_2=imcomplement(I3_2);%原图+二值化+图像像素压缩+旋转180°图像取反
I4_3=imcomplement(I3_3);%原图+二值化+图像像素压缩+旋转270°图像取反
figure(5)
subplot(221)
imshow(I4)
title('原图二值化图像取反')
imwrite(I4,'4_00_原图二值化图像取反.png')
subplot(222)
imshow(I4_0)
title('原图二值化图像像素压缩取反')
imwrite(I4_0,'4_01_原图二值化图像像素压缩取反.png')
subplot(234)
imshow(I4_1)
title('原图二值化图像像素压缩旋转90°图像取反')
imwrite(I4_1,'4_1_原图二值化图像像素压缩旋转90°图像取反.png')
subplot(235)
imshow(I4_2)
title('原图二值化图像像素压缩旋转180°图像取反')
imwrite(I4_2,'4_2_原图二值化图像像素压缩旋转180°图像取反.png')
subplot(236)
imshow(I4_3)
title('原图二值化图像像素压缩旋转270°图像取反')
imwrite(I4_3,'4_3_原图二值化图像像素压缩旋转270°图像取反.png')
%% ----------- 5、noise
%1、original
I5=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);%原图+加噪声
I5_1=imnoise(I1,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+加噪声
I5_2=imnoise(I2,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+图像分辨率压缩+加噪声
I5_31=imnoise(I3_1,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+图像分辨率压缩+旋转 90°+加噪声
I5_32=imnoise(I3_2,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+图像分辨率压缩+旋转180°+加噪声
I5_33=imnoise(I3_3,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+图像分辨率压缩+旋转270°+加噪声
I5_4=imnoise(I4,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+取反+加噪声
I5_41=imnoise(I4_1,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+图像分辨率压缩+旋转90°+取反+加噪声
I5_42=imnoise(I4_2,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+图像分辨率压缩+旋转180°+取反+加噪声
I5_43=imnoise(I4_3,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+图像分辨率压缩+旋转270°+取反+加噪声
figure(6)
subplot(251)
imshow(I5)
title('原图加高斯噪声')
imwrite(I5,'5_1_原图加高斯噪声.png')
subplot(252)
imshow(I5_1)
title('原图二值化加噪声')
imwrite(I5_1,'5_2_原图二值化加高斯噪声.png')
subplot(253)
imshow(I5_2)
title('原图二值化图像像素压缩加高斯噪声')
imwrite(I5_2,'5_3_原图二值化图像像素压缩加高斯噪声.png')
subplot(254)
imshow(I5_31)
title('原图二值化图像像素压缩旋转90°加噪声')
imwrite(I5_31,'5_4_原图二值化图像像素压缩旋转90°加高斯噪声.png')
subplot(255)
imshow(I5_32)
title('原图二值化图像像素压缩旋转180°加噪声')
imwrite(I5_32,'5_5_原图二值化图像像素压缩旋转180°加高斯噪声.png')
subplot(256)
imshow(I5_33)
title('原图二值化图像像素压缩旋转270°加噪声')
imwrite(I5_33,'5_6_原图二值化图像像素压缩旋转270°加高斯噪声.png')
subplot(257)
imshow(I5_4)
title('原图二值化取反加高斯噪声')
imwrite(I5_4,'5_7_二值化取反加高斯噪声.png')
subplot(258)
imshow(I5_41)
title('原图二值化图像像素压缩旋转90°取反加高斯噪声')
imwrite(I5_41,'5_8_原图二值化图像像素压缩旋转90°取反加高斯噪声.png')
subplot(259)
imshow(I5_42)
title('原图二值化图像像素压缩旋转180°取反加高斯噪声')
imwrite(I5_42,'5_9_原图二值化图像像素压缩旋转180°取反加高斯噪声.png')
subplot(2,5,10)
imshow(I5_43)
title('原图二值化图像像素压缩旋转270°取反加高斯噪声')
imwrite(I5_43,'5_10_原图二值化图像像素压缩旋转270°取反加高斯噪声.png')
以上为matlab源代码，如果遇到什么问题，欢迎评论、私信讨论。
标签：原图,深度,I5,取反,预处理,matlab,图像,像素,二值化 来源： https://blog.csdn.net/weixin_44122101/article/details/106670665
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。