在matlab中如何输出一个函数的图像

如果要画y=x^3+x^2+x+5在[-20,20]上的图像，可利用以下方法，绘画区间可以自己定义：

方法一：

利用plot函数来绘画图像

x=0:01：20;     %规定绘画区间（从-20画到20，中间以0,1为间隔）

y=x^3+x^2+x+5;   %确定要绘画的函数，注意不要漏了“”

plot(x,y)

方法二：

利用ezplot函数来绘画图像

ezplot('x^3+x^2+x+5',[-20,20])

利用ezplot函数可以直接画出函数图像

扩展资料：

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。

MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

-MATLAB

可以使用matlab的rgb2gray函数将色变为黑白。具体操作步骤如下：1 打开matlab软件，点击File菜单中的Open，选择要转化的色并打开。2 在Command Window中输入以下命令： img = imread('色路径'); %将色读入matlab中 gray_img = rgb2gray(img); %将色转化为黑白3 等待命令运行完毕后，可以在Workspace中看到gray_img类型为uint8的黑白数据。4 如果想要查看转化后的，可以使用imshow函数，输入以下命令： imshow(gray_img); %显示黑白5 最后，点击File菜单中的Save As，选择需要保存黑白的路径和文件名，即可将其保存为黑白。

在 MATLAB 中，如果您想要在同一绘图窗口中选中不同的曲线，可以使用以下方法：

1 使用鼠标选中曲线：在 MATLAB 的绘图窗口中，您可以使用鼠标左键点击并拖动来选中曲线。当您选中曲线时，曲线将被高亮显示。

2 使用键盘选中曲线：在 MATLAB 的绘图窗口中，您可以使用键盘上的 "Ctrl" 键和 "Shift" 键来选中曲线。例如，按住 "Ctrl" 键并点击曲线，可以选中曲线。按住 "Ctrl" 键并拖动鼠标，可以选中曲线的一部分。按住 "Shift" 键并点击曲线，可以选中曲线的所有部分。

3 使用 "Select" 命令选中曲线：在 MATLAB 的绘图窗口中，您可以使用 "Select" 命令来选中曲线。例如，在命令行中输入 "select('line', 'all')"，可以选中所有的曲线。

4 使用 "Select" 函数选中曲线：在 MATLAB 的绘图窗口中，您可以使用 "Select" 函数来选中曲线。例如，在命令行中输入 "select('line', 'all', 'on')"，可以选中所有的曲线并将它们设置为可见。

请注意，不同的曲线可能会有不同的颜色和线型，因此在选中曲线时，您可能需要使用 "Select" 命令的 "color" 和 "linestyle" 参数来指定所选曲线的颜色和线型。

先用matlab自带函数edge提取扫雷格子的边缘，再进行二值化、细化，再用模板匹配提取十字交叉点，并准确得到各个十字交叉点的坐标

edge不会的话自己再matlab中help一下

二值化就是将图像中的所有像素归为0或1，0为黑，1为白，此步骤输入为edge得到的，输出为二值化图

细化就是将边缘变为单像素点，即骨干化，输入为二值化图，输出为细化图

三个矩阵。

1、RGB矩阵：矩阵由三个2维的字节数组组成，表示图像的红、绿、蓝三个颜色通道，每个像素点的颜色值由这三个通道的值组合而成。

2、灰度矩阵：灰度矩阵是将RGB矩阵中的三个颜色通道进行加权平均得到的矩阵，其单个值表示灰度强度。

3、彩色映射矩阵：当图像像素值的范围大于256时，可以通过彩色映射矩阵将像素进行映射，实现显示效果的优化。

使用Matlab提取处理。根据查询360文档中心显示，使用plot画的图像，可以直接在那个图窗里操作，另存为jpg格式的，使用Matlab提取处理即可，不需要Matlab生成曲线图不截图。

MATLAB图像处理之imshow和imagesc

inshow主要用于调用图像索引，比如： imshow(X,map)其功能等同于： image(X) colormap(map)但是，inshow的功能要强大一些，比如用于灰度图像，RGB图像，二进制图像，都可以应用。imagesc属于图像缩放函数具体说一些例子：要显示一副灰度图像，可以调用函数 imshow 或 imagesc （即 imagescale，图像缩放函数）

(1) imshow 函数显示灰度图像 使用 imshow(I) 或 使用明确指定的灰度级书目：imshow(I,32) 由于Matlab自动对灰度图像进行标度以适合调色板的范围，因而可以使用自定义大小的调色板。其调用格式如下： imshow(I,[low,high]) 其中，low 和 high 分别为数据数组的最小值和最大值。

(2) imagesc 函数显示灰度图像 下面的代码是具有两个输入参数的 imagesc 函数显示一副灰度图像 imagesc(1,[0,1]); colormap(gray); imagesc 函数中的第二个参数确定灰度范围。灰度范围中的第一个值（通常是0），对应于颜色映象表中的第一个值（颜色），第二个值（通常是1）则对应与颜色映象表中的最后一个值（颜色）。灰度范围中间的值则线型对应与颜色映象表中剩余的值（颜色）。 在调用 imagesc 函数时，若只使用一个参数，可以用任意灰度范围显示图像。在该调用方式下，数据矩阵中的最小值对应于颜色映象表中的第一个颜色值，数据矩阵中的最大值对应于颜色映象表中的最后一个颜色值。

53 RGB 图像及其显示 (1) image(RGB) 不管RGB图像的类型是double浮点型，还是 uint8 或 uint16 无符号整数型，Matlab都能通过 image 函数将其正确显示出来。 RGB8 = uint8(round(RGB64×255)); ％ 将 double 浮点型转换为 uint8 无符号整型 RGB64 = double(RGB8)/255; ％ 将 uint8 无符号整型转换为 double 浮点型 RGB16 = uint16(round(RGB64×65535)); ％ 将 double 浮点型转换为 uint16 无符号整型 RGB64 = double(RGB16)/65535; ％ 将 uint16 无符号整型转换为 double 浮点型 (2) imshow(RGB) 参数是一个 m×n×3 的数组

54 二进制图像及其显示

(1) imshow(BW) 在 Matlab 70 中，二进制图像是一个逻辑类，仅包括 0 和 1 两个数值。像素 0 显示为黑色，像素 1 显示为白色。 显示时，也可通过NOT(~)命令，对二进制图象进行取反，使数值 0 显示为白色；1 显示为黑色。 例如： imshow(~BW)

(2) 此外，还可以使用一个调色板显示一副二进制图像。如果图形是 uint8 数据类型，则数值 0 显示为调色板的第一个颜色，数值 1 显示为第二个颜色。 例如： imshow(BW,[1 0 0;0 0 1])

什么是图像识别？这个问题如果乍一问出，很多人可能都会愣一下，但一细想，便能说出很多很多的应用场景，想什么二维码啊，人脸识别啊，网站识图啊之类的。那么又有多少人去真正了解过这项技术呢？今天就让我给您简单介绍一下吧！

计算机识别一张图时会将其转化为数字，通过「训练」计算机可以知道这些数字代表的含义，但早期图像识别技术还不够发达，识别很容易因图像发生微小的变化而失灵。

得益于上世纪80年代提出的卷积神经网络（简称CNN）算法，图像识别技术得到了质的飞跃。要进行图像识别，我们首先依然需要提取图像的特征，提取图像特征也即对其进行数据化分析，这一过程中需要借助的数学方法称为卷积。

以一个最简单的一维图形C为例，计算机在识别任何图像之前都需要将其转化为数字，如下那么计算机是如何做到仅凭那些数字就认出原图像的呢？这里就需要借助「卷积核」进行卷积运算，提取「图像」（即图右的数字化“图像”）的特征。卷积核类似于计算机最初将图像转化成的数字方块，但卷积核一般都是3×3或5×5的方块，3×3方块中有三个方块是有值的（即值为1），卷积核是计算机在学习的过程中，根据所得数据调节卷积核，卷积核可以有很多个。有了卷积核，我们就能通过在图形数字方块与卷积核之间做卷积运算，计算并得到特征图。

第一步卷积完成，得到初步的特征图。之后通过「池化」与「激活」，对特征图进行简化，也即对特征图中有特征部分（即有值部分）进行放大，这一步显然是为精准识别图形特征服务的。

要识别的图形越复杂，特征图得越精准，因此需要多次卷积、池化与激活。经过上述这些步骤，我们可以得到图像在各平面与维度中的特征，也可以得到轮廓、颜色等方面的特征。我们把这些特征信息接入计算机进行训练，就能判断这些众多特征图代表的图形是什么了。

当我们把那些特征信息/数据传输到计算机上，让它通过不断的「机器学习」，不断自行调整卷积核和参数，最终就能分辨出物体。这也是为什么，我们戴着口罩或眼睛，或者盖住一些脸部器官也能被机器所识别，这还是因为计算机早就收集到了我们足够多的面部特征。

科技融入生活，是我们大家都非常喜闻乐见的事情，同时，科技也改变了许多我们的工作生活方式，当然也有不少的科学技术是因为时代的背景应运而生，就好像在疫情期间出现的各种“数字哨兵”人脸识别健康码一体式设备。而汉玛智慧作为人脸识别设备和解决方案的生产厂家，也希望和大家一起努力，让更方便的科技为我们的生活增添色彩！