matlab中两个不同阶数矩阵的加法_Matlab

matlab中两个不同阶数矩阵的加法

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matlab中两个不同阶数矩阵的加法,matlab,Matlab,我对matlab是新手。我看到一幅42 X 25的图像。我沿着图像的x轴和y轴取导数。当我沿x轴取导数时，图像的阶数变成42 x 24，当我沿Y轴取导数时，图像的阶数变成41 x 25 现在我想把这两个矩阵相加。但是它们的顺序不同，所以我不能。但若我在图像沿x轴的导数中附加一列零，在图像沿y轴的导数中附加一行零。这东西可以使矩阵的阶数相同 I = imread('abc.jpg'); BW=im2bw(I,graythresh(I)); I_derived_x = diff(BW, 1,

我对matlab是新手。我看到一幅42 X 25的图像。我沿着图像的x轴和y轴取导数。当我沿x轴取导数时，图像的阶数变成42 x 24，当我沿Y轴取导数时，图像的阶数变成41 x 25

现在我想把这两个矩阵相加。但是它们的顺序不同，所以我不能。但若我在图像沿x轴的导数中附加一列零，在图像沿y轴的导数中附加一行零。这东西可以使矩阵的阶数相同

I = imread('abc.jpg');

BW=im2bw(I,graythresh(I));

I_derived_x = diff(BW, 1, 2);
I_derived_y = diff(BW, 1, 1);

现在我想做什么

SUM = I_derived_x + I_derived_y

因此，请帮助我确定这两个矩阵的顺序。提前感谢使用

diff

计算导数是很有用的，但您必须理解：

diff

基本上计算正向有限差分；因此，只从

点中获得

N-1

导数值是有意义的

你可以用零填充来解决这个问题（这会把你的边缘弄得一团糟）

或

使用中心有限差分在中间点的点和向前/向后有限差分上的边点。< /P> 更多信息：

编辑：在您的情况下，这将分解为：

I_derived_x = 0.5*[BW(:,2)-BW(:,1)  ,  0.5*(BW(:,3:end)-BW(:,1:end-2))  ,  BW(:,2)-BW(:,1)];
I_derived_y = 0.5*[BW(2,:)-BW(1,:)  ;  0.5*(BW(3:end,:)-BW(1:end-2,:))  ;  BW(2,:)-BW(1,:)];

它给出了与

BW

相同网格上的导数。这很容易让你得到你想要的总数

SUM = I_derived_x + I_derived_y

使用

diff

计算导数是很有用的，但你必须理解：

diff

基本上计算正向有限差分；因此，只从

点中获得

N-1

导数值是有意义的

你可以用零填充来解决这个问题（这会把你的边缘弄得一团糟）

或

使用中心有限差分在中间点的点和向前/向后有限差分上的边点。< /P> 更多信息：

编辑：在您的情况下，这将分解为：

I_derived_x = 0.5*[BW(:,2)-BW(:,1)  ,  0.5*(BW(:,3:end)-BW(:,1:end-2))  ,  BW(:,2)-BW(:,1)];
I_derived_y = 0.5*[BW(2,:)-BW(1,:)  ;  0.5*(BW(3:end,:)-BW(1:end-2,:))  ;  BW(2,:)-BW(1,:)];

它给出了与

BW

相同网格上的导数。这很容易让你得到你想要的总数

SUM = I_derived_x + I_derived_y

我编写了函数

diff

，正好解决了这个问题。它执行与

diff

相同的操作，但它用

NaN

填充输出，使其与输入大小相同。如果您不希望输出中出现

NaN

，可以将对

NaN

的调用替换为对

zeros

的调用

请注意，这不适用于高维数组（即维度大于2）

函数d=diff（x，n，dim）
%“区分矩阵的列/行，并返回相同的结果”
%“尺寸与原件相同”
如果nargin<2
n=1；
结束
如果nargin<3
dim=1；
结束
如果dim==2
x=转置（x）；
结束
k=尺寸（x，2）；
d=[NaN（n，k）；diff（x，n）]；
如果dim==2
d=转置（d）；
结束
结束

您现在可以使用原始代码，对

diff

的调用替换为对

diff

的调用我编写的函数

diff

正好解决了这个问题。它执行与

diff

相同的操作，但它用

NaN

填充输出，使其与输入大小相同。如果您不希望输出中出现

NaN

，可以将对

NaN

的调用替换为对

zeros

的调用

请注意，这不适用于高维数组（即维度大于2）

函数d=diff（x，n，dim）
%“区分矩阵的列/行，并返回相同的结果”
%“尺寸与原件相同”
如果nargin<2
n=1；
结束
如果nargin<3
dim=1；
结束
如果dim==2
x=转置（x）；
结束
k=尺寸（x，2）；
d=[NaN（n，k）；diff（x，n）]；
如果dim==2
d=转置（d）；
结束
结束

您现在可以使用原始代码，对

diff

的调用替换为对

diff

的调用，这很烦人

正如建议的那样，你可以使用零填充，但我会使用3点导数
或者，你可以插值，因为我会将导数定位在数字之间的1/2处。编写
```
interp2
```
命令应该很容易。你需要决定是想推断边界，还是干脆不去

正如建议的那样，你可以使用零填充，但我会使用3点导数
或者，你可以插值，因为我会将导数定位在数字之间的1/2处。编写
```
interp2
```
命令应该很容易。你需要决定是想推断边界，还是干脆不去

I_derived_x = padarray(I_derived_x,[0 1],0,'post'); 
I_derived_y = padarray(I_derived_y,[1 0],0,'post');

I_derived_x

post

I_derived_x = padarray(I_derived_x,[0 1],0,'post'); 
I_derived_y = padarray(I_derived_y,[1 0],0,'post');

I_derived_x

post