今天主要總結一下matlab圖形，圖像方面的的基礎知識。
首先對比一下matlab和OpenCV:
matlab的矩陣運算很快，實現的算法可以迅速的仿真，這樣方便算法的確定，但是工程較大時，用起來不太方便，不易管理，另外他是商業軟件，不是免費的。
OpenCV，這幾年發展速度非常快，已經到OpenCV3版本了，圖像的基本算法都實現，比起matlab而言，需要有C/C++基礎，適合於大型工程，而且是開源免費。使用起來比matlab稍微複雜。
共同點：兩者的算法基礎基本相同，算法互通
1.matlab圖形對象
matlab的圖像對象思想是面向對象，即一個圖像就是一個圖形對象，可以設置各種屬性，圖形對象的從屬關係如下：
其中，root對象是根對象，只能有一個。其他的對象都從屬於根對象。
1.1figure對象的格式有兩種，第一種： 窗口句柄 = figure('屬性1'，屬性值1,，’屬性2‘，屬性值2，...),或者figure(窗口句柄)，例子如下：
h = figure('color',[1 1 1],'position',[100 100 300 300]);
figure(h);%如果句柄h不存在，則用h初始化一個默認的窗口。注意：如果沒有在plot或者imshow時，沒有figure對象，則系統默認創建一個figure,如果有多個figure,則總有一個是’當前figure對象‘.
1.2 uicontrol對象
就是控制框對象（GUI），比如按鈕，文本框，這個和MFC，QT的界面類似，這一不細說了。下面舉一個例子，看了就明白：
figure(h);%如果句柄h不存在，則用h初始化一個默認的窗口。
%uicontrol控制對象，格式：控制窗句柄 = uicontrol(父對象句柄，‘屬性1’，屬性值1，‘屬性2’，...)
radio = uicontrol(h,'style','radio','position',[2 2 30 30]);
uicontrol(h,'style','slide','position',[50.2,50.2,100.0,100.0]);%matlab默認座標爲左下角也就是菜單欄，格式和uiconstrol類似，屬性名稱需要使用的時候再查。
1.4 axes對象
即座標軸對象，他定義一個區域，所有的子對象都限制在這個區域，座標軸對象是figure的子對象，同時也是image圖像、light對象、line對象的父對象。同figure一樣，如果沒有指定axes對象，則默認創建一個，如果有多個，則總有一個是’當前‘座標軸。可以有set()函數來設定各種屬性。
1.5句柄對象那個的訪問，設置等
set，get,findobj，delete(),copyobj()等，set()的格式:
set(對象句柄，‘屬性1’，屬性值1，‘屬性2’，...)2 matlab圖形繪製
基本函數：常用的函數有plot（x1,y1），plot3(c1,y1,z1),對數座標繪製，半對數座標繪製，等
條形圖繪製：bar(x,y)繪製二維條形圖，bar3（）三維條形圖，還可以水平繪製
柱狀圖的繪製：hist()函數等，
餅圖的繪製：pie()函數
離散圖形的繪製：stem（）函數
方向和矢量圖繪製：compass(),feather()，quiver()等
輪廓圖的繪製：contour()繪製
動畫的繪製：getframe()函數
以上的函數都是matlab函數的一部分，matlab能完成很多的繪圖。感嘆！！！
3.matlab中的圖像
這一部分是和我專業最相關的部分，以前經常用OpenCV做計算及視覺的開發，在openCV2.0以後，有了C++的函數接口，這些OpenCV的函數接口越來越像matlab的風格
，比如cv::imread（），就和matlab的imread類似，其他的也類似，這樣，matlab的做一下基本的瞭解就可以了，因爲原理是一樣的，只是函數的名字和使用方法有一點不同。下面的基本知識儘量和OpenCV對比着介紹：
圖像的讀取，保存，顯示：
x = imread('1.png');
x(3,3,:)%像素(3,3)的顏色訪問：‘：’表示所有通道的顏色。
y = rgb2gray(x);%還有其他索引圖等之間的轉化，以及顏色空間的轉化
%imshow(y);imwrite(y,'2.jpg');
%imshow 2.jpg
info = imfinfo('1.png');%文件本身的信息圖像的多幀陣列，例子如下：
x = imread('1.png');
y = imread('2.png');
z = imread('3.png');
a = cat(2,x,y,z);
%imshow(a(:,:,1))%顯示第一幀
montage(a);%多幀顯示,結果是圖像水平排列在一起動畫：講圖像表示爲索引關係，然後圖像數據疊加，循環顯示圖像陣列，相關聯的函數爲：immovie().
紋理映射，例子如下：
I = imread('1.png');
[x,y,z] = sphere;%定義球
warp(x,y,z,I);%圖像映射到球上，用的是雙線性漸變算法matlab可以在一個窗口顯示多幅圖像，設計的函數爲subimage();
4.圖像的幾何操作和區域處理
插值：和OpenCV一樣，有三種插值方法。主要用在圖像的縮放和變換的相關函數。
圖像縮放函數：imresize(),函數中要指定插值方法。
圖像的旋轉：imrotate（）。
圖像的剪切：imcrop(),OpenCV中是控制ROI區域來實現的。
圖像區域的處理：可以選取任意形狀的區域，用mask來標識，和openCV一樣，但是OpenCV需要自己編寫來實現mask，matlab直接用函數就可以形成。
多邊形選擇區域：roipoly（），OpenCV中沒有這個功能。灰度選擇區域等，濾波等，matlab直接就能得到區域的mask，確實很方便啊。
5.圖像變換
算法和OpenCV一樣，主要是頻域的傅里葉變換，此處略
radon變換：類似於OpenCV中的Hough變換，可以檢測圖像中的直線等。原理：圖像投影到某一個方向上的積分和。函數爲randow(image,theta);theta爲旋轉角度；
6.圖像增強，腐蝕膨脹
原理和OpenCV一樣，此處略
7.四叉樹分解和圖像分割（OpenCV沒有）
主要用於圖像分割：截圖如下：
8.不均勻亮度的矯正
首先對背景亮度粗略估計（32x32的塊），然後統計原始圖像，與北京亮度做差，然後在調整原始圖像的灰度級。主要函數爲blkproc()
到此，matlab圖像處理就不在介紹了，本文寫的很簡陋，可以當做自己的筆記吧，大家不要吐槽。