MATLAB的一些常用小技巧（精品，持续更新中）
1. matlab文件批量处理
在使用MATLAB的过程中，我们经常需要批量处理文件，本小节主要介绍了批量处理文件的一些常用操作。
解决的问题：在一个文件夹下的有多张名称没有规律图片，如何使用matlab程序自动提取文件名，并遍历每张图片？我们可能面临的情况如下：
针对上面的问题，我们获取批量文件名的主要流程为：
① 指定需要批量处理的文件夹路径path；
② 指定文件后缀(如“.jpg”，“.txt”，“.dat”等等)，若不指定则全类型读取(解决case2)；
③ 从结构体中获取文件名元胞数组，文件名保存在元胞中。
具体matlab代码如下，前三行分别对应三个流程，后半部是遍历文件的示例：
% 文件名的批量读取
path = './示范读取批量文件/'; % 指明哪个文件夹
file_set = dir(fullfile(path,'*.jpg')); % 读取后缀为.jpg的文件信息，保存为结构体数组
name_set = {
file_set.name}; % 获取批量的文件名，保存为元胞数组
获取文件名集合后，对其进行遍历操作：
% 文件名批量获取已完成，下面是遍历使用文件的示例
for i = 1:length(name_set)
filename = [path,name_set{
i}]; % 注意组合“文件夹+文件名”才可读取到图片
img = imread(filename); % 执行后续操作
imshow(img);
pause(0.5); % 暂停0.5s，把图片显示出来
end
其中dir函数就是批量获取文件名称的函数；fullfile函数是将文件夹路径与文件名后缀组合成新的文件路径；“*”星号表示通配符，dir函数可以获取任意字符串占用星号位置的文件名。我们也可以通过把后缀改为“ABC*DEF.jpg”的形式进一步限定只获取“ABC*DEF.jpg”格式的文件名。
2. matlab图形窗口设置
2.1 设置窗口位置及大小
在使用MATLAB绘图的过程中，往往MATLAB直接弹出来的窗口位置和大小不是我们想要的，所以这时候我们可以在程序中添加set命令进行调整。设置方法如下：
img = ones(512);
figure(1),imshow(img);
set(gcf,'Units','Pixel','position',[200, 200, 600, 600]);
其中gcf表示获取和指定图形窗口的坐标参数。
运行之后结果如下：
另外我们也可以通过占比来设置图窗位置和大小：
img = ones(512);
figure(1),imshow(img);
set(gcf,'Units','normalized','position',[0.2, 0.2, 0.5, 0.5]);
注意这里的占比是用显示器的分辨率进行计算的。其运行结果如下
2.2 设置窗口内图像的大小和位置
上面一部分是介绍如何调整figure的大小和位置，下面介绍如何设置figure中的图像大小和位置。
img = zeros(512);
imshow(img);
set(gca,'Units','normalized','position',[0.1 0.1 0.4 0.4]);
结果：
同样地，如果需要调整subplot中每个子图的大小和位置，也可以使用改命令进行调整，不过每个子图的具体位置参数可能需要自己手动计算一下。
2.3 设置窗口内图片以不同格式显示
当我们用matlab绘制出不同的图片的时候，我们可能需要图片以不同的格式进行显示，具体实现方法如下：
figure,
ax1 = subplot(221); % 将subplot复制给一个变量
colormap(ax1 ,gray) % 对该变量进行颜色设置
完整代码和下一节的保存一起展示，不同显示格式的运行结果如下：
2.4 将figure窗口保存为图片
在matlab中，我们常常创建一个figure之后再显示图片，比如我们把多幅对比图放置在一个figure窗口中对比等等，那么当我们想要保存这样的figure为图片的时候我们可以进行如下操作：
% 流程：创建四幅图 -> 放置在子图中以不同的方式进行显示 -> 保存当前figure窗口为图片
clc, clear
close all
% 创建cameraman图片
img = imread('cameraman.tif');
% 不同显示格式
figure,
ax1 = subplot(221); imshow(img), title('gray显示格式', 'Fontsize',20);
colormap(ax1 ,gray),colorbar;
ax2 = subplot(222); imshow(img), title('hot显示格式', 'Fontsize',20);
colormap(ax2 ,hot),colorbar;
ax3 = subplot(223); imshow(img), title('jet显示格式', 'Fontsize',20);
colormap(ax3 ,jet),colorbar;
ax4 = subplot(224); imshow(img), title('copper显示格式', 'Fontsize',20);
colormap(ax4 ,copper),colorbar;
% 保存figure为图片
set(gcf,'position',[500, 100, 1000, 800]); % 设置figure位置和大小
tmp_img = frame2im(getframe(gcf)); % 将figure转化为图片再保存
imwrite(tmp_img,'./figure1.jpg');
最终将第3小节的结果保存到当前文件夹下：
3. matlab并行处理
parfor中的使用添加详细说明：
https://ww2.mathworks.cn/help/parallel-computing/parfor.html?searchHighlight=parfor&s_tid=srchtitle
开启多核运算的方法：
core_number=12; %想要调用的处理器个数
parpool('local',core_number);
使用方式：
parfor i = 1:N
x(i) = i;
end
4. MATLAB图像处理(★★★)
4.1 整理图像处理中经常用到的函数
| 功能 | 命令 |
|---|---|
| 图像尺寸变换 | Image = imresize(Image,[512,512]); |
| 复制数组(行m次，列n次) | B = repmat(A, m, n) ; |
| 计算数组的元素个数 | num = numel(A) ;| |
| 计算向量的元素乘积 | B = prod(A); |
| 归一化函(0,1之间) | f = @(x) (x-min(x(: )))./(max(x(: ))-min(x(: ))); |
4.2 给图像周边补零、复制和镜像填充；
关于padarray的matlab文档注解：
https://ww2.mathworks.cn/help/images/ref/padarray.html?searchHighlight=padarray&s_tid=srchtitle
B = padarray(A, [3 4]); % 默认补零填充，行和列各自两个方向都进行填充；
B = padarray(A, [3 4],1); % 用1进行填充
4.3 如何分立地索引图像(数组、彩图)中的某些像素
问题描述：在对图像进行索引时，我们经常需要只索引某些分立的点。比如下图，我对camerman的图片使用find(img==167)之后，返回图像中像素值等于167的坐标，也这些坐标是分立，如何使用这些分立的坐标对图像进行索引？
解决思路：实现数组的分立索引主要通过顺序索引来实现，而不是坐标索引；对于彩色图像，只要在顺序索引上添加n倍 “长*宽”，就可以实现三个通道的索引，具体代码可参考如下：
clc, clear
close all
img = imread('cameraman.tif');
index = find(img==167); % 获取数组顺序索引，可直接分立索引数组
% [x, y] = find(img==167); % 获取数组x，y坐标索引，需转为顺序索引才能分立索引，不然会索引整行整列重叠区域；
img_color = repmat(img, 1, 1, 3); % 灰度图像转为三维彩色图像，可以在后续处理中显示颜色
[l,w,~] = size(img_color); % 获取图像的长和宽
mask = img_color; % 复制图像，对mask进行处理
mask(index) = 255; % 红色的强度值是[255 0 0]，所以把对于坐标的强度值进行更换即可
mask(index+l*w) = 0;
mask(index+2*l*w) = 0;
figure, imshow([img_color, mask]);
如果采用x,y坐标索引，则不能正确分立地处理图像，其结果如下：
4.4 如何获取图像中任意四边的mask
问题描述：按顺时针从左上角开始获取四个顶点的坐标，如何提取由四个顶点所确定的任意四边形区域。
解决思路：计算出四条直线的表达式，再根据每条边的取向约束出我们的四边形。
原理：由两点式的直线表达式可知 y = x 2 − x 1 y 2 − y 1 ( x − x 1 ) + y 1 y = \frac{
{
{x_2} - {x_1}}}{
{
{y_2} - {y_1}}}(x - {x_1}) + {y_1} y=y2−y1x2−x1(x−x1)+y1，对于(m,n)点来说，如果 n>y(m) , 则说明该点高于直线，即当满足 n − x 2 − x 1 y 2 − y 1 ( m − x 1 ) − y 1 > 0 n- \frac{
{
{x_2} - {x_1}}}{
{
{y_2} - {y_1}}}(m - {x_1}) - {y_1}>0 n−y2−y1x2−x1(m−x1)−y1>0可以选择出高于该直线的区域，同理，只要把满足四边形区域的四个约束都表示出来，即可通过并集获得四边形区域。具体实现方式如下：
% 实现图像中任意四边形的提取
clc, clear
close all
% 初始化
img = imread('cameraman.tif');
[x_p,y_p,~] = size(img); % 获取图像尺寸
[m,n] = meshgrid(1:y_p,1:x_p); % 创建图像像素坐标
figure(1), imshow(img);
set(gcf, 'outerposition', get(0,'ScreenSize')); % 全屏显示
% 四边形内部的约束条件
[x,y] = ginput(4); % 利用鼠标获取四个顶点数据
condition1 = n-(y(2)-y(1))/(x(2)-x(1))*(m-x(1))-y(1) > 0;
condition2 = m-(x(3)-x(2))/(y(3)-y(2))*(n-y(2))-x(2) < 0;
condition3 = n-(y(4)-y(3))/(x(4)-x(3))*(m-x(3))-y(3) < 0;
condition4 = m-(x(1)-x(4))/(y(1)-y(4))*(n-y(4))-x(4) > 0;
% figure, imshow([condition1 condition2;condition3 condition4])
index = condition1 & condition2 & condition3 & condition4;
figure(2), imshow(index);
% 求解
mask = zeros(size(img));
mask(index) = img(index);
figure(3),imshow([img mask]);
可提取任意四边形区域：
5 其他tips
1.判断某个文件路径是否存在
exist('filepath','file'); % 判断某个文件是否存在
exist('path','dir'); % 判断某个路径是否存在
2.判断变量A是否属于某一数据类型
isa(A, 'uint16')
3.将数据保存到excel中
xlswrite('./H的对比.xlsx',H,'Sheet1',['E1']);