列牛源码

A. C++做一个小游戏，有源代码的最好，谢谢

#include <iostream>
#include<fstream>
#include <ctime>
#include <cmath>
#include <stdlib.h>
#include<stdio.h> //时间 //文件
#include <string>
#define random(x)(rand()%x)
using namespace std;
void thunder(int Dif,int Row,int Column,char *USer)
{
int r,c,alls[22][22],backstage[22][22]={0};
srand((int)time(0));
for(r=1;r<=Row;r++) // 生成alls（0~1）1是雷
{
for(c=1;c<=Column;c++)
{
if(random(6)<1) {alls[r][c]=1;} else{alls[r][c]=0;};
}
};
for(r=0;r<=Row+1;r++) //生成 backstage（正确答案）
{
for(int c=0;c<=Column+1;c++)
{
if(alls[r][c]==1)
{
(int)backstage[r][c]='*'; //将1变为 * 代表雷
}
else
{
for(int i=r-1;i<=r+1;i++) //将0变为数字 （代表周围雷数）
for(int j=c-1;j<=c+1;j++)
{

if(alls[i][j]!=alls[r][c]&&alls[i][j]==1){backstage[r][c]++;};
}
}; //else 结束
}; // for 结束
}; // for 结束
cout<<"======================*********================================"<<endl;
char surface[22][22]; //生成surface(用户界面)
for(r=0;r<22;r++) //全部为零
for(c=0;c<22;c++)
{
surface[r][c]='0';
}
for(r=1;r<=Row;r++) //中间化 # 形成0包围#的形式 （通过数 #-->(*||数字） 的个数 赢的时候停止循环）
for(c=1;c<=Column;c++)
{
surface[r][c]='#';
}
for(r=1;r<=Row;r++) //输出 surface 界面 便于检查
{
for(c=1;c<=Column;c++) {cout<<" "<<surface[r][c];};
cout<<endl;
};
cout<<"请按格式输入"<<endl
<<"前两个数字为坐标，最后一个数字“1”表示此位置为雷，“0”则表示不是。"<<endl
<<"如：1 3 1 表示一行三列是雷；2 4 0 表示二行四列不是雷"<<endl
<<"提示：当数字周围雷都被扫出时，可再次按要求输入此位置，可得到周围数字。"<<endl;
long i=10000000L; //计算时间开始
clock_t start,finish;
double ration;
start=clock();
while(i--); //计算时间开始
int num=Row*Column; //计算#号个数
while(num!=0) //控制 是否点完所有位置
{
int x,y,judge;
cin>>x>>y>>judge;
if(alls[x][y]!=judge)
{
cout<<"you lose!!!"<<endl;
cout<<"The answer is:"<<endl;
for(r=1;r<=Row;r++) //输了 输出backstage 显示正确答案
{
for(int c=1;c<=Column;c++)
{
cout<<" "<<(char)(backstage[r][c]==42?backstage[r][c]:backstage[r][c]+'0'); //输出backstage
}
cout<<endl;
}
break;
}
else
{
if(alls[x][y]==1) {if(surface[x][y]=='#'){num--;}surface[x][y]='@'; } // 雷 判断正确 显示“@”；数“#”
else
{
if(backstage[x][y]!=0) // 数字 判断正确 显示数字
{
if(surface[x][y]=='#'){num--; surface[x][y]=backstage[x][y]+'0'; } // 数“#”
else
{
int lei_num=0;
for(int i=x-1;i<=x+1;i++) //数 数字周围 雷的个数
for(int j=y-1;j<=y+1;j++)
{
if(surface[i][j]=='@')
lei_num++;
}
if(backstage[x][y]==lei_num) // 看数字周围雷是否全部扫出 提示 显示数字周围
{
for(int i=x-1;i<=x+1;i++)
for(int j=y-1;j<=y+1;j++)
if(surface[i][j]=='#') //数“#”
{
surface[i][j]=backstage[i][j]+'0';
num--;
}
}
}
}
else // 数字为零时 显示零周围的零
{
if(surface[x][y]=='#'){num--;}; //数“#”
surface[x][y]=backstage[x][y]+'0';
for(int i=x-1;i<=x+1;i++) // 显示零周围的数字
for(int j=y-1;j<=y+1;j++)
if(surface[i][j]=='#') // 避免 死循环
{
surface[i][j]=backstage[i][j]+'0';
num--; //数“#”
}
for(int k=0;k<20;k++) //最多20层零 （点出最边上的零）
{
for (int R=1;R<=Row;R++) //检查所有零
for(int C=1;C<=Column;C++) //再次显示零周围的数字
{
if(surface[R][C]=='0')
{
for(int i=R-1;i<=R+1;i++)
for(int j=C-1;j<=C+1;j++)
{
if(surface[i][j]=='#') // 避免 死循环 数“#”
{
surface[i][j]=backstage[i][j]+'0';
num--;
}
}
}
} //匹配for 内
} //匹配 for 外
}//匹配else
}//匹配else
}//匹配els
cout<<endl;
cout<<"======================*********================================"<<endl;
for(r=1;r<=Row;r++) //输出界面（已修改）
{
for(c=1;c<=Column;c++) {cout<<" "<<surface[r][c];};
cout<<endl;
};
} //匹配while
finish=clock(); //计算时间结束
ration=(double)(finish-start)/CLOCKS_PER_SEC; //时间变量
if(num==0) //所有
{
cout<<" You win! Congratulations!! "<<endl;
cout<<" Your time is: "<<ration<<endl;
if(Dif==1) //读取 简单扫雷 的存储文件
{
string Name;
string name[6];
double Time,rang;
double times[6];
int i=0;
ifstream inf("扫雷 简单.txt");
for(i=0;i<5;i++) //文件中信息导入到数组里
{
inf>>Name;inf>>rang>>Time;
name[i]=Name;
times[i]=Time;
}
inf.close();
name[5]=USer; //本轮玩家信息
times[5]=ration;
double t1=0;
string t2;
for(int j=0;j<5;j++) //冒泡排序法
{
for(i=0;i<5-j;i++)
{
if(times[i]>times[i+1])
{
t1=times[i];
times[i]=times[i+1];
times[i+1]=t1;
t2=name[i];
name[i]=name[i+1];
name[i+1]=t2;
}
}
}
ofstream outf("扫雷 简单.txt");
for(i=0;i<5;i++) //将前五名玩家信息存储到文件中
{
cout<<name[i]<<" "<<i+1<<" "<<times[i]<<endl;
outf<<name[i]<<" "<<i+1<<" "<<times[i]<<endl;
}
outf.close();
}
if(Dif==2) //读取 一般扫雷 的存储文件
{
string Name;
string name[6];
double Time,rang;
double times[6];
int i=0;
ifstream inf("扫雷 一般.txt");
for(i=0;i<5;i++) //文件中信息导入到数组里
{
inf>>Name;inf>>rang>>Time;
name[i]=Name;
times[i]=Time;
}
inf.close();
name[5]=USer; //本轮玩家信息
times[5]=ration;
double t1=0;
string t2;
for(int j=0;j<5;j++) //冒泡排序法
{
for(i=0;i<5-j;i++)
{
if(times[i]>times[i+1])
{
t1=times[i];
times[i]=times[i+1];
times[i+1]=t1;
t2=name[i];
name[i]=name[i+1];
name[i+1]=t2;
}
}
}
ofstream outf("扫雷 一般.txt");
for(i=0;i<5;i++) //将前五名玩家信息存储到文件中 并输出
{
cout<<name[i]<<" "<<i+1<<" "<<times[i]<<endl;
outf<<name[i]<<" "<<i+1<<" "<<times[i]<<endl;
}
outf.close();
}
if(Dif==3) //读取 困难扫雷 的存储文件
{
string Name;
string name[6];
double Time,rang;
double times[6];
int i=0;
ifstream inf("扫雷 困难.txt");
for(i=0;i<5;i++) //文件中信息导入到数组里
{
inf>>Name;inf>>rang>>Time;
name[i]=Name;
times[i]=Time;
}
inf.close();
name[5]=USer; //本轮玩家信息
times[5]=ration;
double t1=0;
string t2;
for(int j=0;j<5;j++) //冒泡排序法
{
for(i=0;i<5-j;i++)
{
if(times[i]>times[i+1])
{
t1=times[i];
times[i]=times[i+1];
times[i+1]=t1;
t2=name[i];
name[i]=name[i+1];
name[i+1]=t2;
}
}
}
ofstream outf("扫雷 困难.txt");
for(i=0;i<5;i++) //将前五名玩家信息存储到文件中
{
cout<<name[i]<<" "<<i+1<<" "<<times[i]<<endl;
outf<<name[i]<<" "<<i+1<<" "<<times[i]<<endl;
}
outf.close();
}
}
}
void scale(int dif,char *User) //选择难度
{
int row,column;
if(dif==1) {row=3;column=3;}
if(dif==2) {row=7;column=7;}
if(dif==3) {row=10;column=10;}
cout<<"The scale is: "<<row<<"*"<<column<<endl;
thunder(dif,row,column,User);
};
int main()
{
int Continue=1;
int difficulty;
char user[10];
cout<<" Welcom to the game! "<<endl
<<" 请输入用户名! "<<endl;
cin>>user;
while(Continue==1)
{
cout<<"=======================*******************======================="<<endl
<<" 请选择难度！ "<<endl
<<" 简单——1 "<<endl
<<" 一般——2 "<<endl
<<" 困难——3 "<<endl;
cin>>difficulty;
scale(difficulty,user);
cout<<"继续游戏——1 结束游戏——0"<<endl;
cin>>Continue;
}
return 0;
}
扫雷小游戏，自己编的代码

B. 关于《源代码》的一个理解

没有很多士兵参与了源代码计划，博士跟主角说的话很多是谎言目的就是要让主角去快速的完成任务。最后博士跟Goodwin说的才是真话，真正能适合，能匹配源代码程序的人选就这么一个。而且参与任务的不是肖恩，肖恩是在火车上死于爆炸的。主角是一名直升机驾驶员，在阿富汗遇到袭击出事故了，最后你也看到了全身什么都没了只剩下半个身体和一个没有死亡的大脑。主角是使用了肖恩的部分记忆然后回到了由程序创造出来的过去寻找兇手。整个贯穿全片的所谓只有8分钟记忆其实也是博士的谎言，看我的分析吧（纯属原创，谢绝拍砖）

首先上尉把那女孩带下车那次火车是在远处爆炸的，但是所谓的“程序”还在继续执行对吧？还有上尉抓到了真兇并与之周旋搏斗也延误了兇手起爆炸弹的时间，真正让上尉回到那个“太空舱”（对于上尉来说那其实也是虚幻的）是其死亡，如果上尉不死“程序”会一直发展下去那就是真正的平行空间了。所以说博士与女联络员Goodwin应该都是知道的，为了避免浪费时间产生多于的影响所以人为的规定任务时间只能是8分钟，因为炸弹炸了而没有找到兇手也就没意义再让“程序”继续发展下去了。既然8分钟的概念是人为的，那为什么非要使上尉在炸弹爆炸前8分钟前进入“程序”呢？为什么不是10分钟？20分钟？这样不是有更多时间去抓凶？个人理解是复原肖恩的记忆可能真的只能复原到8分钟前了，可能是受损严重或是别的什么原因，但绝不是“程序”本身的问题如果条件允许提前一天，2天，甚至更久都可以使主角进入任务中。

言归正传，根据2次任务的超时可以证明博士是在扯谎而联络员goodwin也应该知道，但做为军方的实验目的就是用“程序”来改变现实中的未来其他的都不重要，而且平行世界的情况博士他们也看不到的，只能存在于理论中。上尉可以通过在他脑中映射的图像看到现实中的博士等人但是博士却看不到上尉所经历图像，甚至在上尉脑中映射的自己在一个“太空舱”内博士他们也不知道片中已经表达了，估计跟主角之前做驾驶员的经历有关虚拟的环境就像个驾驶舱。Goodwin关闭上尉生命系统应该是根据理论如果主角大脑死亡所有的一切就都没有了，但是最后片尾的结局告诉大家没那么简单，平行世界确实被“造”出来了，不管在另一个世界的主角大脑有没有死亡。

最后，所谓只能运行8分钟是假但博士人为的程序是死的只能根据主角大脑为依存的理论被证明是错的。那之前的几次任务制造出的平行世界会怎么样呢？这个就没必要纠结了，反正上尉的意识在另一个平行世界得到了延续也泡到了靓妹，这也是观众所希望看到的。

C. 佛山专门做微信小程序开发的,专业一点的公司,我想做一个购买商品的微信小程序

一般情况下，小程序开发的费用由以下因素决定

小程序的类型有很多，例如商城类、资讯类、预约类等等，每一个类型的小程序需要的功能是不一样的，例如商城类需要购物车、下单、付款、物流查询功能，预约类的小程序，需要展示、预定、反馈等功能。所以，功能也是影响价格的因素之一。所以，小程序的具体费用，得在确定完你需要什么功能之后，才能确定。

小程序通常都是由多个页面组成的，但每个小程序需要多少个页面，需要根据企业、商家的实际情况而定。例如，A公司需要3个页面，B公司需要5页面，因此它的费用是不一样的，所以整体的价格得根据最后确定的需求来定。

开发方式

小程序的开发方式分为模板开发和定制开发：

模板开发，顾名思义，就是直接套用行业模板来进行开发的，由于是直接套用模板，因此开发工作并不复杂，所以价格上会便宜一点，价格大约是1000元-10000元左右。当然具体的价格得根据你的行业来确定。

定制开发小程序，就是独立开发每一个页面、每一项功能，因此开发工作较为复杂，耗时较长，所以价格上会贵一点，具体费用和需求有关，没有一个特别固定的价格。小程序的功能越复杂，质量越高，报价越高，反之越低。一般小程序系统有两种：一种是模板小程序，这种小程序系统的价格一般会在几百到几千不等，如目前一些用户使用的自助小程序系统，不能过多要求，也不能大改动，因为已经成型，模板千篇一律，用户体验不高，界面没有多少设计感，功能也限制得很死。

另一种就是定制型的，就是小程序系统所有的功能都是需要定制开发的，从零开发的，一般费用非常昂贵，根据客户所要求的功能，可能要几千到几十万不等，而且开发周期也比较长，但是无论如何，小程序的开发费用都要比APP应用开发要便宜一些。小程序开发的费用：一般几千到几万不等、看具体要求。

其实开发小程序的价格主要取决于你要做多少页面和要做的页面和功能的复杂程度。

如果是行业内比较成熟的标准化系统就会相对便宜点。

如：餐饮行业类、酒店预约类的小程序实现简单的功能一般在万元左右，几千块钱就可以了，因为模板的功能已经相对丰富了。而简单的企业展示类的一般三四千就可以了。

但如果是全部需要开发定制，且功能也比较复杂、繁琐，周期比较长的话，一般都是几万甚至超过10万，而且像这种是需要商家提出具体的需求服务商才能判断出具体价格。

微信小程序的运营初期，很多用户对于微信小程序都会抱有一定的好奇心理，企业需要抓住红利期的这段时间，在这段时间内企业借助小程序可开发一些有益于自身企业的应用，再加上趣味性、实用性，就能很容易吸引用户前来关注，为企业带来大批的潜在客户。目前微信小程序主要分为两个方面：

第1种是卖模板为主的网络公司。

优点是：价格低，几千块钱到万元之间就能搞定，方便，能够快速上线；

缺点是：修改功能麻烦，这里需要避免低价陷阱，不要到最后才发现模板性的修改功能所花的钱比买模板还贵，也是阔怕。而且不是独立的，一个模本卖给很多商家用~ ，一旦出现木马漏洞修复也没有保障！嗯，大概就是这样。哦，对了。还有模板不是永久使用的，一般每年都要交不少的年费。

第2种是主流的方式，定制开发为主的网络公司。

优点是：独一无二的，专为你的企业或者店面定制的，功能你来定，要求你来定，后期修改bug方便，改东西也很方便，最重要的是永久使用权！

缺点是：相对价格比较高！ 定制版的基本费用在上万元到十几万不等！不过贵也有贵的道理吧，毕竟功能做的更全面更牛一点。

所以还是需要看贵公司的具体需求，希望可以帮到您！望采纳！开发一个小程序主要有三种方式，三种方式的区别和费用我大概列一下：

1、小程序定制开发顾名思义就是根据你提出来的功能要求以及UI设计要求，专门定制出来的，具有个性化、唯一性的特点。而且源码也会掌握在自己手里，自建服务器的话，数据的保密安全性都可以得到保障。唯一的缺点就是费用较高，但是贵有贵的道理，毕竟技术人员工资动辄1万起步，一个小程序最起码有前端、后端、UI设计人员才能开发完成的小程序，假如工期是一个月的话，光工资就要四五万。再加上租服务器一年3000-4000的费用，整体算下来，工期一个月左右的小程序定制开发费用要在5万左右。

2、小程序模板——是小程序开发公司为了降低开发成本，事先开发出一套比较成熟，功能比较完善，并且会定期更新功能的小程序给商家使用，商家只需支付模板费用即可，无需租赁服务器。模板费用一般在5000-8000之间。缺点是不能按照自己的要求修改功能和界面，优点是费用低、无需搭建服务器、有专人维护。

3、小程序轻定制——这种方式是介于定制开发和模板之间的方式，也是很多商家都比较喜欢的合作模式，是在小程序模板的基础上增加修改功能或界面，不但满足了自己个性化的要求，又降低了开发成本，数据库服务器也是独立出来的。

小程序模板目前已经做出来30+行业版本：分销、电商、社区团购、瑜伽健身、美容、教育培训、婚纱摄影、餐饮、酒店、家政、房地产、二手车等等，模板满足不了需求还可以轻定制，花费最少的钱做个性化的定制。

希望能够帮助到你。小程序开发既有免费的，也有￥399、￥599的，而贵的需要十几万。

不过即使免费的其实你需要投入昂贵的代价——你的时间以及试错成本！身边很多人总是想着自己学习一下然后搭建一个免费小程序，觉得这样很划算，但作为老板或创业者的你，你的时间才是最宝贵的，小程序开发是一个技术活儿，如果你没有写代码的功底，即使学1个月也做不出一个小程序。当然，简易版的小程序是个例外，但简易版的是很多学生过家家玩玩的，并不能作为商业用途，它的功能非常不完善的。

市面上也有很多价格低廉的小程序，报价从100到10000不等，传统企业老板因为不懂小程序，不知道如何挑选，不知道自己付了这些钱能否购买到一个物超所值的小程序。

企业选择物优价廉的小程序需要满足以下条件：

1. 小程序的功能齐全。

小程序是一种工具，如果这个工具少一些功能，那这个工具就是废的，用不了。小程序一般分为餐饮小程序、电商小程序、企业展示小程序、游戏小程序，每个种类的小程序都有一些特定的功能，比如餐饮小程序需要点餐、排好、预约、支付、外卖等功能，你采购的小程序里是否这些功能都有。所以在你做小程序之前，你需要想清楚自己的小程序是用来做什么的？需要哪些功能？有一些非常小白的企业老板，觉得小程序是风口、其他企业都在，做所以自己也要做一个。但你问他需要哪些功能，他不知道。

2. 小程序的用户体验

包括页面设计十分美观、响应速度十分快、功能既简洁又安全本人用过一些小程序，页面设计非常low，土气迎面扑来，让我对品牌大打折扣。还有一些小程序，加载半天图片出不来，我也是醉了。

3. 小程序的源代码归谁所有，服务器的钱谁出、是否后期运维费用。

小程序开发有很多隐性成本，如果企业前提没有和外包公司，很可能被坑。比如有些外包公司给的小程序是一个模板，源代码是不给企业的，而且源代码是放在共用的服务器上，数据非常不安全。后期如果你需要修改某个功能，需要收取甚至比开发成本更高的运维费用，非常不划算。所以每一项费用都需要详细写在合同里。

4. 性价比是否高

营销圈最大的问题在于，产品和价格不标准化，同样的小程序，有的外包公司报价￥1000，有的报价￥10000，企业根本弄不清楚1000元和10000元的小程序差异在哪里。选择贵的觉得不划算，选择便宜的又怕小程序不好用，犹豫不决。

D. 学习linux的步骤是怎样的

对于Linux的学习，可以分为四个阶段，Linux初级入门阶段→Linux中级进阶→Linux高级进阶→Linux资深方向细化阶段
第一阶段：初级阶段
初级阶段需要把linux学习路线搞清楚，任何学习都是循序渐进的，所以学linux也是需要有一定的路线。
1. Linux基础知识、基本命令；
2. Linux用户及权限基础；
3. Linux系统进程管理进阶；
4. linux高效文本、文件处理命令；
5. shell脚本入门
第二阶段:中级进阶
中级进阶需要在充分了解linux原理和基础知识之后，对上层的应用和服务进行深入学习，其中说到服务肯定涉及到网络的相关知识，是需要花时间学习的。
1. TCP/IP网络基础；
2. Linux企业常用服务；
3. Linux企业级安全原理和防范技巧；
4. 加密/解密原理及数据安全、系统服务访问控制及服务安全基础；
5. iptables安全策略构建；
6. shell脚本进阶；
7. MySQL应用原理及管理入门
第三阶段：Linux高级进阶
1. http服务代理缓存加速；
2. 企业级负载集群；
3. 企业级高可用集群；
4. 运维监控zabbix详解；
5. 运维自动化学习；
第四阶段：Linux资深方向细化
1. 大数据方向；
2. 云计算方向；
3. 运维开发；
4. 自动化运维；
5. 运维架构师
以上是Linux的一个学习方向和路线，对于Linux学习是一个需要坚持的过程，也许通过自学或者培训，3至6个月都可以把基本知识学会，但是重在实践，深入的思考和不断的摸索，你会发现Linux更多的美！

E. 求MATLAB代码

MATLAB实用源代码
1图像的读取及旋转
A=imread('');%读取图像
subplot(2,2,1),imshow(A),title('原始图像');%输出图像
I=rgb2gray（A）;
subplot(2,2,2),imshow(A),title('灰度图像');
subplot(2,2,3),imhist(I),title('灰度图像直方图');%输出原图直方图
theta = 30;J = imrotate(I,theta);% Try varying the angle, theta.
subplot(2,2,4)， imshow(J),title(‘旋转图像’)
2边缘检测
I=imread('C:\Users\HP\Desktop\平时总结\路飞.jpg');
subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');
I1=edge(I,'sobel');
subplot(2,2,2),imshow(I1),title('sobel边缘检测');
I2=edge(I,'prewitt');
subplot(2,2,3),imshow(I2),title（'prewitt边缘检测'）;
I3=edge(I,'log');
subplot(2,2,4),imshow(I3),title（'log边缘检测'）;
3图像反转
MATLAB 程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
J=double(I);
J=-J+(256-1);%图像反转线性变换
H=uint8(J);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(H);
4.灰度线性变换
MATLAB 程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;%显示坐标系
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %显示坐标系
J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1]
subplot(2,2,3),imshow(J);
title('线性变换图像[0.1 0.5]');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1]
subplot(2,2,4),imshow(K);
title('线性变换图像[0.3 0.7]');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
5.非线性变换
MATLAB 程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1),imshow(I1);
title(' 灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;%显示网格线
axis on;%显示坐标系
J=double(I1);
J=40*(log(J+1));
H=uint8(J);
subplot(1,2,2),imshow(H);
title(' 对数变换图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
4.直方图均衡化
MATLAB 程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
I=rgb2gray(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I);
subplot(2,2,2);
imhist(I);
I1=histeq(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I1);
subplot(2,2,2);
imhist(I1);
5. 线性平滑滤波器
用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序：
I=imread('xian.bmp');
subplot(231)
imshow(I)
title('原始图像')
I=rgb2gray(I);
I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
subplot(232)
imshow(I1)
title(' 添加椒盐噪声的图像')
k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %进行3*3模板平滑滤波
k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255; %进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %进行7*7模板平滑滤波
k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %进行9*9模板平滑滤波
subplot(233),imshow(k1);title('3*3 模板平滑滤波');
subplot(234),imshow(k2);title('5*5 模板平滑滤波');
subplot(235),imshow(k3);title('7*7 模板平滑滤波');
subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板平滑滤波');
6.中值滤波器
用MATLAB实现中值滤波程序如下：
I=imread('xian.bmp');
I=rgb2gray(I);
J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);
subplot(231),imshow(I);title('原图像');
subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');
k1=medfilt2(J); %进行3*3模板中值滤波
k2=medfilt2(J,[5,5]); %进行5*5模板中值滤波
k3=medfilt2(J,[7,7]); %进行7*7模板中值滤波
k4=medfilt2(J,[9,9]); %进行9*9模板中值滤波
subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波');
subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波 ');
subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波');
subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板中值滤波');
7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on;%显示坐标系
I1=im2bw(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('二值图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;%显示网格线
axis on;%显示坐标系
H=fspecial('sobel');%选择sobel算子
J=filter2(H,I1); %卷积运算
subplot(2,2,3),imshow(J);
title('sobel算子锐化图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on;%显示坐标系
h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子
J1=conv2(I1,h,'same');%卷积运算
subplot(2,2,4),imshow(J1);
title('拉普拉斯算子锐化图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
8.梯度算子检测边缘
用 MATLAB实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,3,1);
imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
I1=im2bw(I);
subplot(2,3,2);
imshow(I1);
title('二值图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
I2=edge(I1,'roberts');
figure;
subplot(2,3,3);
imshow(I2);
title('roberts算子分割结果');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
I3=edge(I1,'sobel');
subplot(2,3,4);
imshow(I3);
title('sobel算子分割结果');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
I4=edge(I1,'Prewitt');
subplot(2,3,5);
imshow(I4);
title('Prewitt算子分割结果 ');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
9.LOG算子检测边缘
用 MATLAB程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像');
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2);
imshow(I1);
title('灰度图像');
I2=edge(I1,'log');
subplot(2,2,3);
imshow(I2);
title('log算子分割结果');
10.Canny算子检测边 缘
用MATLAB程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像')
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2);
imshow(I1);
title('灰度图像');
I2=edge(I1,'canny');
subplot(2,2,3);
imshow(I2);
title('canny算子分割结果');
11.边界跟踪 （bwtraceboundary函数）
clc
clear all
I=imread('xian.bmp');
figure
imshow(I);
title('原始图像');
I1=rgb2gray(I); %将彩色图像转化灰度图像
threshold=graythresh(I1); %计算将灰度图像转化为二值图像所需的门限
BW=im2bw(I1, threshold); %将灰度图像转化为二值图像
figure
imshow(BW);
title('二值图像');
dim=size(BW);
col=round(dim(2)/2)-90; %计算起始点列坐标
row=find(BW(:,col),1); %计算起始点行坐标
connectivity=8;
num_points=180;
contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],'N',connectivity,num_points);
%提取边界
figure
imshow(I1);
hold on;
plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2);
title('边界跟踪图像');
12.Hough变换
I= imread('xian.bmp');
rotI=rgb2gray(I);
subplot(2,2,1);
imshow(rotI);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;
BW=edge(rotI,'prewitt');
subplot(2,2,2);
imshow(BW);
title('prewitt算子边缘检测 后图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;
[H,T,R]=hough(BW);
subplot(2,2,3);
imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');
title('霍夫变换图');
xlabel('\theta'),ylabel('\rho');
axis on , axis normal, hold on;
P=houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
x=T(P(:,2));y=R(P(:,1));
plot(x,y,'s','color','white');
lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7);
subplot(2,2,4);,imshow(rotI);
title('霍夫变换图像检测');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;
hold on;
max_len=0;
for k=1:length(lines)
xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];
plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');
plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');
len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);
if(len>max_len)
max_len=len;
xy_long=xy;
end
end
plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan');
13.直方图阈值法
用 MATLAB实现直方图阈值法：
I=imread('xian.bmp');
I1=rgb2gray(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I1);
title(' 灰度图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on;%显示网格线
axis on; %显示坐标系
[m,n]=size(I1);%测量图像尺寸参数
GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量
for k=0:255
GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n);%计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置
end
subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g')%绘制直方图
title('灰度直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel(' 出现概率')
I2=im2bw(I,150/255);
subplot(2,2,3),imshow(I2);
title('阈值150的分割图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
I3=im2bw(I,200/255); %
subplot(2,2,4),imshow(I3);
title('阈值200的分割图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
14. 自动阈值法：Otsu法
用MATLAB实现Otsu算法：
clc
clear all
I=imread('xian.bmp');
subplot(1,2,1),imshow(I);
title('原始图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
level=graythresh(I); %确定灰度阈值
BW=im2bw(I,level);
subplot(1,2,2),imshow(BW);
title('Otsu 法阈值分割图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
15.膨胀操作
I=imread('xian.bmp'); %载入图像
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1);
imshow(I1);
title('灰度图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素
I2=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行膨胀
subplot(1,2,2);
imshow(I2);
title(' 膨胀后图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
16.腐蚀操作
MATLAB 实现腐蚀操作
I=imread('xian.bmp'); %载入图像
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1);
imshow(I1);
title('灰度图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素
I2=imerode(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀
subplot(1,2,2);
imshow(I2);
title('腐蚀后图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
17.开启和闭合操作
用 MATLAB实现开启和闭合操作
I=imread('xian.bmp'); %载入图像
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %显示坐标系
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %显示坐标系
se=strel('disk',1); %采用半径为1的圆作为结构元素
I2=imopen(I1,se); %开启操作
I3=imclose(I1,se); %闭合操作
subplot(2,2,3),imshow(I2);
title('开启运算后图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %显示坐标系
subplot(2,2,4),imshow(I3);
title('闭合运算后图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %显示坐标系
18.开启和闭合组合操作
I=imread('xian.bmp');%载入图像
subplot(3,2,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;%显示坐标系
I1=rgb2gray(I);
subplot(3,2,2),imshow(I1);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;%显示坐标系
se=strel('disk',1);
I2=imopen(I1,se);%开启操作
I3=imclose(I1,se);%闭合操作
subplot(3,2,3),imshow(I2);
title('开启运算后图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;%显示坐标系
subplot(3,2,4),imshow(I3);
title('闭合运算后图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;%显示坐标系
se=strel('disk',1);
I4=imopen(I1,se);
I5=imclose(I4,se);
subplot(3,2,5),imshow(I5);%开—闭运算图像
title('开—闭运算图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;%显示坐标系
I6=imclose(I1,se);
I7=imopen(I6,se);
subplot(3,2,6),imshow(I7);%闭—开运算图像
title('闭—开运算图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;%显示坐标系
19.形态学边界提取
利用 MATLAB实现如下：
I=imread('xian.bmp');%载入图像
subplot(1,3,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;%显示网格线
axis on;%显示坐标系
I1=im2bw(I);
subplot(1,3,2),imshow(I1);
title('二值化图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;%显示网格线
axis on;%显示坐标系
I2=bwperim(I1); %获取区域的周长
subplot(1,3,3),imshow(I2);
title('边界周长的二值图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;
20.形态学骨架提取
利用MATLAB实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;
I1=im2bw(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('二值图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;
I2=bwmorph(I1,'skel',1);
subplot(2,2,3),imshow(I2);
title('1次骨架提取');
axis([50,250,50,200]);
axis on;
I3=bwmorph(I1,'skel',2);
subplot(2,2,4),imshow(I3);
title('2次骨架提取');
axis([50,250,50,200]);
axis on;
21.直接提取四个顶点坐标
I = imread('xian.bmp');
I = I(:,:,1);
BW=im2bw(I);
figure
imshow(~BW)
[x,y]=getpts
平滑滤波
h=fspecial('average',9);
I_gray=imfilter(I_gray,h,'replicate');%平滑滤波

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