MATLAB函数之- bwmorph

bwmorph
功能: 提取二进制图像的轮廓.
语法: BW2 = bwmorph(BW1,operation) ；
BW2 = bwmorph(BW1,operation,n) ； n为次数；
Operation的参数可以有多种选择，现归纳如下：
‘bother’：闭包运算，即先腐蚀，在膨胀，然后减去原图像；
‘bridge’：做连接运算；
‘clean’：去除孤立的亮点；
‘close’：进行二值闭运算；
‘diag’：采用对角线填充来去除8邻域的背景；
‘dilate’：采用结构元素ones（3）做膨胀运算；
‘erode’：采用结构元素ones（3）作腐蚀运算；
‘fill’：填充孤立的黑点； ‘hbreak’：断开H形连接；
‘Majority’：若像素的8邻域中有大于或等于5的元素为1，则像素为1，否则为0；
‘open’：执行二值开运算；
‘remove’：去掉内点，即若像素的4邻域都为1，则像素为0；
‘shrink’n=inf：做收缩运算，这样没有孔的物体收缩为一个点，而含孔的物体收缩为一个相连的环，环的位置在孔和物体外边缘的中间，收缩运算保持欧拉数不变，
‘skel’n=inf： 提取物体的骨架，即去除物体外边缘的点，但是保持物体不发生断裂，它也保持欧拉数不变。 ‘spur’：去除物体小的分支；
‘thicken’n=inf；对物体进行粗化，即对物体的外边缘增加像素，知道原来为连接的物体按照8邻域被连接起来。粗化保持欧拉数不变。
‘thin’n=inf：对物体进行细化，使得没有孔的物体收缩为最小连接棒，而含有孔的物体收缩为一个连接的环，同样细化保持欧拉数不变。
‘tophat’：用原图减去开运算后的图像；

matlab 中序列求极值的方法

坛子里的几个经典方法:

利用数学里驻点和极值点定义来求。
--------------------------------------ilxy的方法 -------------------------------------------------------------------
>> aa=randperm(20)
aa =
16 13 17 7 19 18 14 8 11 2 20 3 6 4 15 1 12 10 5 9
>> bb=intersect(find(diff(aa)>0)+1,find(diff(aa)<0))
bb =
3 5 9 11 13 15 17
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
----------------------------------hyperelastic 的方法----------------------------------------------------------
N = 100;
aa=randperm(N);
index = find(((aa(2:N-1)>aa(1:N-2))+(aa(2:N-1)>aa(3:N)))==2)+1;
bb = aa(index);
-------------------bainhome 的方法 -----------------------------------------------------------------------------
a=rand(1,100); find(diff(sign(diff(a)))>0)+1
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
以上代码都是求极大值，略微变换后可以得到极小值。

------------------------------------eight版主给的方法 ------------------------------------------------------------
d=diff(x);
n=length(d);
d1=d(1:n-1);
d2=d(2:n);
indmin=find(d1.*d2<0 & d1<0)+1;
indmax=find(d1.*d2<0 & d1>0)+1;
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
虽然基本原理一样，不过几位的方法都各有特色。都是前辈们智慧的结晶，在此深表感谢。
小代码体现大智慧的典范！

我在实验中所搜到的方法，可惜这次没搜索到：

假设待求的数列为data，则find(diff(sign(diff(data)))== - 2)+1 可求极大值。find(diff(sign(diff(data)))== 2)+1 可求极小值。

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Done!

Python Tips - 判断点是否在直线上

#! /usr/bin/env python

import math

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __repr__(self):
        return str((self.x, self.y))

class Segment:
    def __init__(self, p1, p2):
        self.start = p1
        self.end = p2
        self.length = getDist(p1, p2)

    def __repr__(self):
        return str((self.start, self.end, self.length))

    def isOn(self, p):
        if getDist(p, self.start) + getDist(p, self.end) == self.length:
            return True
        else:
            return False

def getDist(p1, p2):
    return math.sqrt((p1.x-p2.x)**2 + (p1.y-p2.y)**2)

def main():
    p1 = Point(-1, -1)
    p2 = Point(1, 1)
    p3 = Point(0, 0)
    p4 = Point(0, 1)
    line = Segment(p1, p2)
    print 'Is ', p3, ' on line ', line, ':', line.isOn(p3)
    print 'Is ', p4, ' on line ', line, ':', line.isOn(p4)

if __name__ == '__main__':
    main()

Python Tips - 正则表达式 (Regular Expression)

1 非贪婪flag

>>> re.findall(r"a(\d+?)", "a23b")
['2']
>>> re.findall(r"a(\d+)", "a23b")
['23']

注意比较这种情况：

>>> re.findall(r"a(\d+)b", "a23b")
['23']
>>> re.findall(r"a(\d+?)b", "a23b")
['23']

2 如果你要多行匹配，那么加上re.S和re.M标志
re.S：.将会匹配换行符，默认.不会匹配换行符

>>> re.findall(r"a(\d+)b.+a(\d+)b", "a23b\na34b")
[]
>>> re.findall(r"a(\d+)b.+a(\d+)b", "a23b\na34b", re.S)
[('23', '34')]
>>>

re.M：^$标志将会匹配每一行，默认^和$只会匹配第一行

>>> re.findall(r"^a(\d+)b", "a23b\na34b")
['23']
>>> re.findall(r"^a(\d+)b", "a23b\na34b", re.M)
['23', '34']

但是，如果没有^标志，

>>> re.findall(r"a(\d+)b", "a23b\na23b")
['23', '23']

可见，是无需re.M
来自 http://www.juyimeng.com/python-multi-line-non-greedy-regular-expression-sample.html

MATLAB自动生成exe文件

方法一：
1.设置编译器：
在确定安装好Matlab Compiler后，还需要对Compiler进行适当的配置，方法是在Matlab命令窗口输入：Mbuild –setup， 按提示选择matlab自带编译器LCC。

2.将脚本编译为可执行文件：
如项目文件包含：gui.m, gui.gif, fun1.m。在项目文件路径下命令行输入：mcc –m gui.m，生成：mccExcludedFiles.log，ReadMe.txt，gui.ctf，gui.prj，gui_main.c，gui_mcc_component_data.c，gui.exe。其中：gui.ctf，gui.exe为脱离matlab环境运行必需的文件。

3.在未安装matlab的机器上运行可执行程序。

将MATLAB根目录下\toolbox\compiler\deploy\win32中的MCRinstaller.exe安装到该计算机上，将生成可执行程序脱离matlab运行所需的函数库。将2中生成的gui.ctf，gui.exe拷贝到该计算机同一路径。运行gui.exe将生成gui_mcr文件夹，包含程序运行所需的库。至此完成。

4.去除独立可执行程序运行时的“DOS黑窗口”。
以上生成的exe程序运行时首先弹出一个DOS界面窗口，如果不需要其输出数据和错误信息，可将其去除。
matlab命令行输入：
cd(prefdir)
edit compopts.bat
此时compopts.bat打开，在文件最后添加： set LINKFLAGS=%LINKFLAGS% -subsystem windows
如果程序比较复杂，易出现异常，则不建议去除这个dos窗口以便调试。
另外，这个办法是适用于你用的编译器为LCC，如果是其他的，那么所加语句有所不同
Microsoft Visual C/C++:
set LINKFLAGS=%LINKFLAGS% /SUBSYSTEM:WINDOWS /ENTRY:mainCRTStartup
Borland: set LINKFLAGS=%LINKFLAGS% -aa

5.遇到某些函数不能使用的问题。
我的程序中用到vpa函数，运行gui.exe出现：undefined method or function 'vpa' for input argument type of 'double'错误提示。而gui.m脚本在matlab环境可以运行。原因：百度搜到的信息为：matlab不支持符号工具箱的编译。只好避开使用此函数。

使用结果：
总体上很顺利，没遇到5所述的问题，但“DOS黑窗口”按4所述方法无法去除。在第2步中，输入mcc -m fillholegui.m或mcc -B sgl fillholegui.m均可。编译过程比较缓慢，需要耐心等候。

方法二：
matlab编程很方便，强大的矩阵运算功能，很多好用的工具箱，但是一般程序都要在matlab环境中运行，能否脱离这个环境打包发布呢，matlab也提供了这样的工具。
1. 转化为c/c++程序并编译为.exe
先验证mcc是否可用，用matlab中的example验证即可。建议不用matlab默认的lcc 编译器（可能有问题），可使用VC6编译器（按默认路径安装）由于带有界面，需要图像库支持，编译时应使用命令: mcc -B sglcpp pressure编译生成若干c/c++源码，以及.exe文件、bin目录中figure菜单条/工具条文件（.fig）等程序发布需要.exe、bin\、.fig
2. 在未装matlab的电脑上运行程序需要数学运行时库、图像运行时库以及用到的工具箱mex文件前两者已经在\matlab\extern\lib\win32mglinstaller.exe压缩包中，将其解压，并在环境变量path中添加解压到的路径另外若程序中还用到其他工具箱的东西，那么需要将此工具箱中需要的mex文件也一并放在解压到的路径，子文件夹位置与matlab中的位置相同
3. 在确保.exe程序可以运行的情况下 可以用setup factory打包发布

使用结果：

总体来说，方法失败，不过也可能是因为不是用VC的编译器。我选择的是c++Builder的编译器，输入命令mcc -B sglcpp fillholegui2.m出现错误；输入命令mcc -B sgl fillholegui2.m 出错；输入命令mcc –p -B sgl fillholegui2.m出错。

网上可能还有一些其它的方法，比如在LCC编译环境下，输入命令为mcc -B sgl fillholegui2.m；mcc –m -B sgl fillholegui2.m；mcc –p -B sglcpp fillholegui2.m等。稍微进行了实验，这几个命令都会报错。谨慎怀疑是将LCC编译器和C++编译器环境下的命令混淆了。