matlab中如何把边缘检测出来的图像进行圆拟合

没具体操作过,但我想可以给他较高的能量,比如说加热,使得它们溶解到有机溶剂中,然后再通过气相色谱来分析吧,个人观点.

B=A(~isnan(A));

注意图像格式,double格式的灰度图!I=imread('原始图像')；I1=rgb2gray(I);I2=im2double(I1);

用函数ezplot>>[x1,x2]=dsolve('D2x1+200*x1-100*x2=0,D2x2-100*x1+200*x2=0','Dx1(0)=0,Dx2(0)=0,x1(0)=1,x2(

clearall;closeall;warningoffall;I=imread('lena.bmp');%%如果是其他类型图像,请先转换为灰度图%%没有噪声时的检测结果BW_sobel=edge(I

可以考虑把它变成一个规划问题.我的想法是把你得到的曲线化为一个离散函数,然后采用matlab里面的求解线性回归函数用一条直线去拟合它,得到的直线即为你所需的逼近直线.再问：你说的好像是数学方面的问题吧

Matlab图像处理形态学腐蚀膨胀或许能解决这个问题.具体可以参考http://blog.csdn.net/yangyangyang20092010/article/details/8289572

实现这个效果最标准的做法是使用路径偏移工具,其它方法都有不足的地方!试试吧!

记该函数为f,用eval语句完整代码如下symsxx;f=-(390625*xx*(xx-1)*(xx+1)*(xx-1/5)*(xx+1/5)*(xx-2/5)*(xx+2/5)*(xx-3/5)*

由于你那个a1,a2,a3是列向量执行命令：A=[a1,a2,a3]即可,注意是其中是逗号或者空格.假如a1,a2,a3是行向量,应该用分号‘；’

clear;symsx1x2;s=3*x1-x2-2;x1=2;x2=3;>>subs(s,'x1,x2',{x1,x2})%用subs替换ans=1再问：出错了呀再答：将上面4行代码一起执行，Mat

a=1:1024fori=1:32b(i,:)=a((1+(i-1)*32):(32+(i-1)*32));endb以上是一个例子!,请根据你的矩阵来变!

举个例子吧x=0:0.01:2*pi;y=sin(x);plot(x,y)axis([02*pi-1.21.2])[minY,I]=min(y)holdonplot(x(I),minY,'*r')te

我的分类想法是通过斜率统计数据的方差的不同进行判断.方差越大,手指头越多.用这种方法进行分类,不知道可行不.如果不懂,请继续提问.

fprintf('y=%f*x+%f',p(1),p(2));再问：Thankyou。能用，采纳。非常感谢。

有点奇怪,你通过sym2poly得到了数值型的系数矩阵coeff,然后又怎么会得到sym类型的零点呢? 如果zeropoint是数值类型,可以改为disp(['在',mat2

%前提：1.Nfs3为dd*1的元胞数组；%   2.元胞数组的元素行列相等；%R为对应元素的总和dd = length(Nfs3);[mm,nn]&

边缘检测很多方法,你可以找一本数字图像书籍看看,看你需要时MALAB,还是VC++.我曾曾经回答过一个有关canny算子的边缘处理,canny算子是最为经典的边缘检测,效果最好但是其消耗的时间最长.你

我想您想多了……fftshift的原理其实就是把一个向量的前一半和后一半倒过来,用matlab语句表达如下：（输入X,输出Y）L=length(X);M=L/2Y(1:L-M)=X(M+1:L);Y(

可以用气相色谱检测.6201担体.