一、封装 matlab 函数首先把 matlab 代码封装成函数的形式，下面举一个简单的函数为例；function c = myadd(a, b)c= a + b;end二、编译 matlab 函数具体的编译步骤如下：1、输入 mex -setup 回车，然后点击选择 mex -setup C++；2、输入 mbuild –setup 回车，然后点击选择 mex -setup C++ -clien

matlab代码转c/c++详细教程1.将matlab代码的输入输出删除如 a = input("a");,类似于这种matlab语句先删除，为什么要这样？请看第二步这里还有一点注意事项，请看第5步.2.将代码封装为一个函数模板如下：function [返回参数列表] = func1(输入参数)你的程序放在这里，不要有输入输出语句end将输入语句全部换成函数的输入参数，例如，上面的a = inpu

在做数据处理时，我们往往只需要文件中的某一行或某一列数据，获取文件中的某一行数据比较简单，本文中只是对获取某一列或多列数据进行了实现！注：获取表格中的某一列或多列数据和 .txt 原理一样，只需要修改为相应的文件即可；1、具体实现如下，实现的具体过程在代码中已经详细注释；#include <iostream>#include <vector>#include <iom

本文意在使用 matlab 实现把多列数据写入 .txt 中，代码如下：%把特征点保存到.txt文件中fid=fopen(['d:\','cpPosition.txt'],'w');%写入文件路径%输入文件头fprintf(fid,'%s\t%s\t%s\t%s\t%s','序号','参考x坐标','参考y坐标','待配准x坐标','待配准y坐标');fprintf(fid,'\r\n');%CP

在做坐标转换时通常会涉及到：3 度带、6 度带、中央子午线经度的计算，下面使用两种方法对其进行展开计算；一、常规推理法1、已知投影坐标，判断投影坐标是 3 度带还是 6 度带坐标如(4231898,21655933)其中21即为带号，同样所定义的东伪偏移值也需要加上带号，如21带的东伪偏移值为21500000米。假如你的工作区经度在120度至126度范围，则该坐标系为6度带坐标系，该带的中央经度为

本文主要是对像素坐标转投影坐标、投影坐标转像素坐标的原理进行介绍及代码上的实现！！！一、.tif 影像基本信息介绍1、影像借本信息上图是我使用 QGIS 打开的一副遥感影像的基本属性，上图中 （CRS）范围中的数据对应着该遥感影像的左上角和右下角坐标；2、遥感影像左上角、右下角坐标和像素大小、宽度、高度之间的关系二、投影坐标与像素坐标间的转化原理1、像素坐标转投影坐标2、投影坐标转像素坐标三、代码

遥感影像经过配准后会输出两幅影像：配准后的参考影像和配准后的待配准影像；因为两幅多时像影像在拍摄时即便是同源也无法保证拍摄到的景象完全一致，换句话说：配准时为了使两幅影像的同名点能够对应上，两幅影像（参考影像和待配准影像）的尺寸难免会发生变化（多出的部分使用0填充），甚至待配准影像还会发生些微旋转；因此在配准结果输出 .tif 影像时绝对不是简单的 png 转 tif ，下面对遥感影像配准结果输出

在查阅了大量的资料后，虽然也找到了一些有关图像配准的精度评价指标，如：特征点检测评价、假定匹配率、召回率、精确率（均已用C++实现，参考：遥感影像评价指标的实现）等；但其中大部分仅仅适用于常规图像、单时相影像配准的评价，在应用于多时相影像配准的精度评价时，往往参考意义不大；经过一番考虑后打算使用棋盘网格图对遥感影像配准结果可视化显示。/********************该函数生成两幅图的棋盘

1、细化简介图像的细化主要是针对二值图而言。所谓细化，也就是从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状，实际上是保持原图的骨架，将其细化为一个像素宽的线条的处理过程。图像细化的算法有很多种，具体可以分为迭代法和非迭代法，迭代法根据其运算时是否并行处理像素，又分为串行算法和并行算法。在并行算法中，像素点的删除与图像中像素值的顺序无关，而仅仅取决于上一次迭代的结果，串行算法中，是否删除像素不仅与上一

对多时相影像进行精度评估，通常都是使用混淆矩阵求其精确率、漏检率和虚警率；但是要想使用混淆矩阵求上述指标一般都需要知道参考图，也就是在变化检测前知道变化部分和未变化部分，然后用其和变化检测后的结果进行对比，最后求出上述指标；1、生成参考图（1）制作标签我使用的是 labelme 进行打样，标签制作流如下：A.在对两幅多时相影像进行打样时，任意挑选其中的一幅影像旧影像(或新影像)，对比两幅影像，然后