我使用一张我认为是矩阵的图像。
我想将 800 x 800 矩阵 (A) 转换为 400 x 400 矩阵 (B),其中 A 矩阵的 4 个单元格的平均值 = B 矩阵的 1 个单元格(我知道这不是正确的代码行):
B[1,1] =mean2(A[1,1 + 1,2 + 2,1 + 2,2])
整个矩阵依此类推...
B [1,2]=mean2(A[1,3 + 1,4 + 2,3 + 2,4 ])
我想:
1) 将 A 矩阵 reshape 为 2 x 320 000 矩阵,这样我就得到了需要彼此相邻平均的四个单元格,并且之后处理行号更容易。
Im4bis=reshape(permute(reshape(Im4,size(Im4,2),2,[]),[2,3,1]),2,[]);
2) 使用我需要平均(子集化)的 4 个单元格创建一个单元格数组并计算其平均值。这就是它不起作用的地方
I{1,160000}=ones,
for k=drange(1:2:319999)
for n=1:160000
I{n}=mean2(Im4bis(1:2,k:k+1));
end
end
我创建了一个 400 x 400 个单元格的空矩阵(实际上是一个 1 x 160000 的向量),我想用平均值填充它,但我得到了一个 1 x 319 999 个单元格的矩阵,其中 2 个单元格中有一个是空的。
寻找光明
我的输入图像:
最佳答案
方法1
AC = mat2cell(A, repmat(2,size(A,1)/2,1), repmat(2,size(A,2)/2,1));
out = cellfun(@(x) mean(x(:)), AC);
方法2
使用 im2col
out = reshape(mean(im2col(A,[2 2],'distinct')),size(A)./2);
方法3
使用简单 for
循环
out(size(A,1)/2,size(A,2)/2) = 0;
k = 1;
for i = 1:2:size(A,1)
l = 1;
for j = 1:2:size(A,2)
out(k,l) = mean(mean(A(i:i+1,j:j+1)));
l = l+1;
end
k = k+1;
end
对输入图像进行测试:
A = rgb2gray(imread('inputImage.png'));
%// Here, You could use any of the method from any answers
%// or you could use the best method from the bench-marking tests done by Divakar
out = reshape(mean(im2col(A,[2 2],'distinct')),size(A)./2);
imshow(uint8(out));
imwrite(uint8(out),'outputImage.bmp');
输出图像:
通过读取已写入的图像进行最终检查
B = imread('outputImage.bmp');
>> whos B
Name Size Bytes Class Attributes
B 400x400 160000 uint8
关于matlab - matlab中循环中矩阵子集的平均值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30263583/