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mat2gray
行列をグレースケール イメージに変換
説明
例
行列のイメージへの変換
イメージを読み取り、それを表示します。
I = imread('rice.png');
figure
imshow(I)
数値行列を返す演算を実行します。この演算はエッジを探します。
J = filter2(fspecial('sobel'),I);
min_matrix = min(J(:))
min_matrix = -779
max_matrix = max(J(:))
max_matrix = 560
負の値を含む範囲 [0,1] 以外の値を持つデータ型 double
が行列にあります。
演算の結果を表示します。行列のデータ範囲が既定の表示範囲 imshow
から外れているため、正の値を持つすべてのピクセルは白で表示され、負またはゼロの値を持つピクセルはすべて黒で表示されます。米粒のエッジを確認するのは困難です。
figure imshow(J)
行列をイメージに変換します。イメージの最大値と最小値を表示します。
K = mat2gray(J); min_image = min(K(:))
min_image = 0
max_image = max(K(:))
max_image = 1
値のデータ型は引き続き double
ですが、すべての値は [0, 1] の範囲であることに注意してください。
変換結果を表示します。ピクセルがグレースケールの色の範囲を示し、エッジの位置がより明確になります。
figure imshow(K)
入力引数
出力引数
I
— 出力強度イメージ
数値行列
出力強度イメージ。範囲 [0, 1] の値がある数値行列として返されます。
データ型: double
拡張機能
GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。
スレッドベースの環境
MATLAB® の backgroundPool
を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ の ThreadPool
を使用してコードを高速化します。
この関数は、スレッドベースの環境を完全にサポートします。詳細については、スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行を参照してください。
GPU 配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。
この関数は、GPU 配列を完全にサポートします。詳細については、GPU でのイメージ処理を参照してください。
バージョン履歴
R2006a より前に導入R2022a: GPU Coder を使用した CUDA コードの生成
mat2gray
は、最適化された CUDA® コードの生成をサポートするようになりました (GPU Coder™ が必要)。
R2021b: スレッドベース環境のサポート
mat2gray
は、スレッドベースの環境をサポートするようになりました。
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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