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MATLAB基本操作详解

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官方文档：https://ww2.mathworks.cn/help/index.html

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打印函数：fprintf(‘% s \n’, imageFiles{i});

1. 变量操作

数据类型 uint无符号整数：无符号8位整数、无符号16位整数、无符号32位整数、无符号64位整数 int有符号整数：有符号8位整数、有符号16位整数、有符号32位整数、有符号64位整数 single函数：将其他类型的数据转化位单精度型 double函数：将其他类型的数据转化位双精度型复数：复型数据包括实部和虚部两个部分，实部和虚部默认为双精度型，序数单位用i或者j来表示；（real函数：求复数的实部；imag函数：求复数的虚部） format命令的格式：format+格式符（不加格式符，默认为short），format只影响数据输出格式，而不影响数据的计算和存储
常用函数三角函数：有以弧度为单位的函数和以角度为单位的函数，如果是以角度为单位的函数就在函数名后面加“d”以示区别（sin和sind） abs函数：可以求实数的绝对值、复数的模、字符串的ASCII码值 round函数：按照四舍五入的规则 ceil函数：向上取整，去大于等于这个数的第一个整数 floor函数：向下取整，取小于等于这个数的第一个整数 fix函数：固定取靠近0的那个整数，即舍去小数取整
变量保存用于保存MATLAB工作区变量的文件叫做内存变量文件，其拓展名为.mat，也叫MAT文件 save命令：创建内存变量文件（save data.mat var） load命令：装入内存变量文件（load data.mat） who和whos这两个命令用于显示在MATLAB工作空间中已经驻留的变量名清单
算术操作 +（加）、-（减）、（乘）、/（右除）、\（左除）、^（乘方）、&（与）、|（或）、~（非）矩阵对应元素进行相关运算点运算符：. 、./ 、.\ 、.^

2. 矩阵操作

矩阵创建操作直接输入法：将矩阵的元素用中括号括起来，按矩阵行的顺序输入各元素，同一行的各元素之间用逗号或者空格分隔，不同行的元素用分号分隔；一个大矩阵可以由已经建立好的小矩阵拼接而成（[A, B; C, D]：就表示AB矩阵一行，CD矩阵一行）格式输入：y = e1：e2：e3。e1为初始值，e2为步长，e3为终止值（e2可省略，若省略则默认步长为1） linspace函数：linspace（a,b,n）a是第一个元素，b是最后一个元素，n是元素总数。当n省略时，自动产生100个元素。结构矩阵创建格式：结构矩阵元素.成员名=表达式
矩阵索引 matlab的索引是从1开始的，而不是python的索引从0开始 A(2,3)表示A矩阵第2行第3列的元素 A(i,:) 表示第i行的全部元素 A(:,j) 表示第j列的全部元素 A(i:i+m,k:k+m) 表示第i ~ i+m行，且在第k ~ k+m列中的所有元素 A(i:i+m,:) 表示第i ~ i+m行的全部元素空矩阵是指没有任何元素的矩阵，如果要删除元素，只需将这些元素置为空矩阵 sub2ind函数：将矩阵中指定元素的行、列下标转换成存储的序号。调用格式为：D=sub2ind(S,I,J)，S表示要转换矩阵的行数和列数组成的向量，可用size(A)获得；I 是要转换矩阵元素的行下标，J 是要转换矩阵元素的列下标。如果I和J是矩阵，表示要将矩阵中的多个元素的行列下标转换成存储的序号。 ind2sub函数：把矩阵元素的序号转化成对应的下标，其调用格式为：[I,J]=ind2sub(S,D)，S表示要转换矩阵的行数和列数组成的向量，D表示序号，I 是要转换矩阵元素的行下标，J 是要转换矩阵元素的列下标。
矩阵变换 A(：) ：将矩阵A的每一列元素堆叠起来，成为一个列向量。 reshape(A,m,n)：在矩阵总元素保持不变的前提下，将矩阵A重新排成m * n的二维矩阵。reshape函数只是改变原矩阵的行数和列数，但并不改变原矩阵元素的个数及其存储顺序。
信息获取 size(A,n)如果在size函数的输入参数中再添加一项n，并用1或2为n赋值，则 size将返回矩阵的行数或列数。其中r=size(A,1)该语句返回的时矩阵A的行数， c=size(A,2) 该语句返回的时矩阵A的列数

3. 字符串操作

例子1：对目录下所有图像进行处理，保存原图和处理后的图像，用后缀_aug来进行区别

clc;
clear;

% 处理一个文件夹中的图像
image_dir = 'E:\matlab\ImageProcess\Images';
output_dir = 'E:\matlab\ImageProcess\ImagesOut';

% 获取路径下所有图像
image_files = dir(fullfile(image_dir, '*.jpeg'));

for i = 1:numel(image_files)
    image_file = image_files(i);
    image_path = fullfile(image_dir, image_file.name);   % 路径拼接
    
    % 保存处理前的原图
    ori = imread(image_path);
    ori_savepath = fullfile(output_dir, image_file.name);
    imwrite(ori, ori_savepath);
    
    % 构造保存文件名
    [~, fileName, fileExt] = fileparts(image_file.name);
    aug_savename = [fileName, '_aug', fileExt];
    aug_outpath = fullfile(output_dir, aug_savename);
    fprintf('start prcess : %s\n', aug_outpath);

    % 保存处理后的图像
    aug = local_highlight_restrain_rectangle(image_path);     % 进行矩形gamma处理   
    % img_aug = local_highlight_restrain_hierarchy(image_path);   % 进行层级范围gamma处理
    imwrite(aug, aug_outpath);

    fprintf('prcess finsih: %s\n', image_path);
end

参考资料：

https://www.zhihu.com/column/c_1189849302766473216

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