1. matlab 開始頁面

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博主使用的是 MATLAB R2018b 版本，所有代碼都在該版本下運行。

1.1 新建腳本的頁面

左側：該路徑下的文件，包括圖片文件、代碼文件（.m），可以點擊預覽。
中間上部：代碼編輯區，可以編輯代碼。
中間下部：命令行窗口，可以輸入命令，做一些操作。
右側：工作區，在命令行或代碼區定義的變量都會在工作區顯示出來。

上方菜單欄可以選擇編輯器，在編輯器編輯完代碼可以點擊上面的運行開始運行自己寫的代碼。

1.2 命令行窗口命令

clc：清空命令行窗口。把下方命令行的窗口輸入的東西清空

clear：清空右側工作區。當右側工作區有內容時，可以用該命令清空

close all：把打開的窗口全部關閉。當打開預覽的圖片時是一個窗口，可以用該命令關閉所有窗口

注：在命令行輸入命令時，需要在命令結尾加一個分號，然后回車執行

注：在代碼編輯區編寫代碼時，應將這三個命令都加在行首(示例見下圖）

1.3 簡單的基本命令

imshow('ImageName');

從右側目錄內選擇一個圖片文件，并新建一個窗口打開顯示

title('TitleName')；

在顯示的圖片上方顯示標題

figure;

默認所有圖片都顯示在一個 figure 里面（第二張圖覆蓋第一張），可以用 figure; 來新開一個 figure 顯示新的圖片

注：當一行有多個命令時用逗號分開，命令換行時用分號結尾

示例：

1.4 一個 figure 顯示多張圖

subplot(n, m, p), imshow('ImgaeName');

在一個 figure 中設置 $n\times m$ 張圖片的位置，從左到右、從上到下依次為 $1，2，3???$ ， p 為在第 p 張顯示 imshow 的圖片

示例：

2. 圖片變量和圖片轉換

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2.1 讀取圖片

fa = imread('imagename');

讀入一張圖片，并將該圖片賦給以fa命名的變量，然后在工作區會出現一個條目 fa ，有該條目的名稱和值信息，對于 RGB 的圖一般為三個維度的值。

工作區的uint8代表8位圖，即每個像素點的取值為 0-255（從黑到白）。

下圖中工作區的變量 fa 表示一張 RGB 的圖，215×329×3 代表 *寬×高×維度 ，三維即代表有三層同樣大小的圖片重疊堆成，每張圖片是不一樣的顏色分量，詳細情況將在后續講解。

2.2 將 RGB 圖片轉換為灰度圖

g = rgb2gray(fa);

把變量名為 fa 的 RGB 圖片轉換為灰度圖，灰度圖有一個維度的值，每個像素點的值也是 8 位表示（即取值為0-255），可以看下圖工作區變量 g 的示例。

2.2 將圖片轉換為二值圖

b = imbinarize(g);

將灰度圖 g 轉換為二值圖，二值圖也為一維圖，二值圖的每個像素點只能取 1(代表白色) 或 0(代表黑色)，其中的參數必須是灰度圖。

在matlab2018中建議用 imbinarize 函數，在 matlab2016 中用 im2bw代替 imbinarize，兩個均可以帶有閾值，兩個函數的詳細區別見 這里。

2.3 調整對比度

j = imadjust(g);

自動調整灰度圖 g 的對比度，傳入的參數一定要是灰度圖（效果見圖）

2.4 對圖片的值進行映射

j = imadjust(g, [low_in; high_in], [low_out; high_out]);

對圖像 g 中的值映射，映射后的圖像為 j 。

映射：使 g 圖中在 low_in 和 high_in 之間的像素值，等比例映射為 low_out 和 high_out 之間。值低于 low_in 的值映射為 low_out ，高于 high_in 的值被映射為 high_out 。

后面兩個參數都可以省略，即用 [ ] 來代替，代表 [0 1] 。

2.5 綜合示例

以下的示例先展示了將圖片轉換為灰度圖，然后輸出了用 imadjust 自動調整的圖片，然后顯示了用 imadjust 自己輸入參數調整的圖片。

示例代碼：

clear,clc,close all; f=imread('lenna.png'); fa=rgb2gray(f); figure; imshow(fa),title('灰度圖'); ga=imadjust(fa); figure; imshow(ga),title('自動調整'); gb=imadjust(fa,[0.4 0.6],[0.5 0.8]); figure; imshow(gb),title('手工指定值');

3. 直方圖

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3.1 直方圖的函數

imhist(g);

輸出灰度圖 g 的直方圖（對有相同像素值的像素點個數統計的圖表）。

以下示例輸出了將 RGB 的圖片轉換為灰度圖后，統計灰度圖 fa 的直方圖。

上文提到，灰度圖是一維圖，每個像素點的取值為 0-255，從直方圖橫坐標可以看到，所有像素點的取值就是在 0-255 內，取不同值的像素個數也在直方圖內的縱坐標顯示出來了。

示例代碼：

clear,clc,close all; f=imread('lenna.png'); fa=rgb2gray(f); subplot(1,2,1),imshow(fa); subplot(1,2,2),imhist(fa);

3.2 直方圖均衡操作

h = histeq(g);

對灰度圖 g 進行直方圖均衡，使圖像的直方圖的像素值分布的更均勻。

下例可以看到，通過 histeq 函數作用后，像素值大小不同的像素點的個數分布更加均勻了。

示例代碼：

clear,clc,close all; f=imread('lenna.png');fa=rgb2gray(f); subplot(2,2,1),imshow(fa); subplot(2,2,2),imhist(fa);gh=histeq(fa); subplot(2,2,3),imshow(gh) subplot(2,2,4),imhist(gh);

4. 額外知識

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%：注釋代碼

%%：代碼分節，將下面的代碼單獨分為一節，可以全部注釋后在 主頁>預設>編輯器/調試器>代碼折疊 勾選可折疊節

Ctrl/Command + r：注釋所有選中行
Ctrl/Command + f：去除所有選中行的注釋
Ctrl/Command + i：縮進所有選中行

5. 附圖

moon.jpg

lenna.png

總結

以上是生活随笔為你收集整理的1、matlab页面和基本操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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