电脑imfiiter.dll什么意思
系统文件imfilter_mex.dll是存放在Windows系统文件夹中的重要文件，通常情况下是在安装操作系统过程中自动创建的，对于系统正常运行来说至关重要。在正常情况下不建议用户对该类文件（imfilter_mex.dll）进行随意的修改。它的存在对维护计算机系统的稳定具有重要作用。
如果用户电脑被木马病毒、或是流氓软件篡改导致出现imfilter_mex.dll丢失、imfilter_mex.dll确实损坏等弹窗现象，可以用第三方软件修复，可在网上查找，下载后替换原文件。
MATLAB中用于图像恢复的几个函数的作用及效果，麻烦解释下
PSF=fspecial(’motion’,40,75)%%%运动模糊算子，有两个参数，表示摄像物体逆时针方向以
%%%%%%theta角度运动了len个像素，len的默认值为9，theta的默认值为
MF=imfilter(I,PSF,’circular’); %%%图像空域滤波
noise=imnoise(zeros(size(I)),’gaussian’,0,0.001);%%生成各种噪声图像
MFN=imadd(MF,im2uint8(noise));%%运动模糊图像’
NSR=sum(noise(:).^2)/sum(MFN(:).^2);
imshow(deconvwnr(MFN,PSF,NSR),)%逆滤波复原’
[reg1 LAGRA]=deconvreg(MFN,PSF,NP/3.0);%使用约束最小二乘方滤波复原图像
请教关于matlab中imfilter函数的使用
功能：对任意类型数组或多维图像进行滤波。
用法：B = imfilter(A,H)
B = imfilter(A,H,option1,option2,…)
或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)
其中，f为输入图像，w为滤波掩模，g为滤波后图像。filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用“相关”还是“卷积”。boundary_options用于处理边界充零问题，边界的大小由滤波器的大小确定。具体参数选项见下表：
选项
描述
filtering_mode
‘corr’
通过使用相关来完成，该值为默认。
‘conv’
通过使用卷积来完成
boundary_options
‘X’
输入图像的边界通过用值X（无引号）来填充扩展
其默认值为0
‘replicate’
图像大小通过复制外边界的值来扩展
‘symmetric’
图像大小通过镜像反射其边界来扩展
‘circular’
图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来扩展
size_options
‘full’
输出图像的大小与被扩展图像的大小相同
‘same’
输出图像的大小与输入图像的大小相同。这可通过将滤波掩模的中心点的偏移限制到原图像中包含的点来实现，该值为默认值。
举例：originalRGB = imread(’peppers.png’);
imshow(originalRGB)
h = fspecial(’motion’, 50, 45);%创建一个滤波器
filteredRGB = imfilter(originalRGB, h);
figure, imshow(filteredRGB)
matlab 中imfilter与和conv2具体在运算上是什么区别imfilter的相关运算是什么意思
imfilter实现的是线性空间滤波；
conv2是计算两个矩阵的二维卷积
1、MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2，其语法格式为：
C = conv2(A,B)
C = conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C。若A为ma×na的矩阵，B为mb×nb的矩阵，则C的大小为(ma+mb+1)×(na+nb+1)。
2、MATLAB图像处理工具箱提供了基于卷积的图象滤波函数filter2，filter2的语法格式为：
Y = filter2(h,X)
其中Y = filter2(h,X)返回图像X经算子h滤波后的结果，默认返回图像Y与输入图像X大小相同。例如：
其实filter2和conv2是等价的。MATLAB在计算filter2时先将卷积核旋转180度，再调用conv2函数进行计算。
Fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为：
h = fspecial(type)
h = fspecial(type,parameters)
参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为：
type=’average’，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。
type= ’gaussian’，为高斯低通滤波器，参数有两个，n表示模版尺寸，默认值为[3,3]，sigma表示滤波器的标准差，单位为像素，默认值为0.5
我想对图像的某个区域（前面已经检测出的）进行低通滤波，matlab如何实现imfilter 会对整个图片滤波
有个最笨的方法，也是最容易想到的，就是把图像的其余部分和检测出的部分做差分离，然后单独对分离出的那个区域进行滤波，然后将滤波结果再和剩下的图像的其余部分做和整合起来。。。。。。
matlab filter2和imfilter有什么区别
imfilter 可进行多维图像（RGB等）进行空间滤波，且可选参数较多
filter2 只能对二维图像（灰度图）进行空间滤波
两个函数结果类型不一样，只需要在I1=filter2(h,I)后面加上I1=uint8(I1)进行类型转换，结果就是一样的。
matlAB中gv=imfilter(I2,sv,’replicate’)是什么意思
功能：对任意类型数组或多维图像进行滤波。
I2为：输入图像
sv为：滤波掩模
gv为：滤波后图像
’replicate’边界选项，这里表示：图像大小通过复制外边界的值来扩展
Python如何图像识别
1. 简介。
图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以 在这里 下载学习和查找资料。
Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。
2. 使用。
导入 Image 模块。然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败，则会引起一个 IOError ；若无返回错误，则 open 函数返回一个 Image 对象。现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即：
1 》》》 import Image
2 》》》 im = Image.open(“j.jpg“)
3 》》》 print im.format, im.size, im.mode
4 JPEG (440, 330) RGB
这里有三个属性，我们逐一了解。
format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None 值。
size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。
mode : RGB（true color image），此外还有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。
现在，我们可以使用一些在 Image 类中定义的方法来操作已读取的图像实例。比如，显示最新载入的图像：
1 》》》im.show()
2 》》》
输出原图：
3. 函数概貌。
3.1 Reading and Writing Images : open( infilename ) , save( outfilename )
3.2 Cutting and Pasting and Merging Images :
crop() : 从图像中提取出某个矩形大小的图像。它接收一个四元素的元组作为参数，各元素为（left, upper, right, lower），坐标系统的原点（0, 0）是左上角。
paste() :
merge() :
1 》》》 box = (100, 100, 200, 200)
2 》》》 region = im.crop(box)
3 》》》 region.show()
4 》》》 region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
5 》》》 region.show()
6 》》》 im.paste(region, box)
7 》》》 im.show()
其效果图为：
旋转一幅图片：
1 def roll(image, delta):
2 “Roll an image sideways“
3
4 xsize, ysize = image.size
5
6 delta = delta % xsize
7 if delta == 0: return image
8
9 part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize))
10 part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize))
11 image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))
12 image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))
13
14 return image
3.3 几何变换。
3.3.1 简单的几何变换。
1 》》》out = im.resize((128, 128)) #
2 》》》out = im.rotate(45) #逆时针旋转 45 度角。
3 》》》out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #左右对换。
4 》》》out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #上下对换。
5 》》》out = im.transpose(Image.ROTATE_90) #旋转 90 度角。
6 》》》out = im.transpose(Image.ROTATE_180) #旋转 180 度角。
7 》》》out = im.transpose(Image.ROTATE_270) #旋转 270 度角。
各个调整之后的图像为：
图片1：
图片2：
图片3：
图片4：
3.3.2 色彩空间变换。
convert() : 该函数可以用来将图像转换为不同色彩模式。
3.3.3 图像增强。
Filters : 在 ImageFilter 模块中可以使用 filter 函数来使用模块中一系列预定义的增强滤镜。
1 》》》 import ImageFilter
2 》》》 imfilter = im.filter(ImageFilter.DETAIL)
3 》》》 imfilter.show()
3.4 序列图像。
即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。PIL 库对这种动画格式图也提供了一些基本的支持。当我们打开这类图像文件时，PIL 自动载入图像的第一帧。我们可以使用 seek 和 tell 方法在各帧之间移动。
1 import Image
2 im.seek(1) # skip to the second frame
3
4 try:
5 while 1:
6 im.seek( im.tell() + 1)
7 # do something to im
8 except EOFError:
9 pass
3.5 更多关于图像文件的读取。
最基本的方式：im = Image.open(“filename“)
类文件读取：fp = open(“filename“, “rb“); im = Image.open(fp)
字符串数据读取：import StringIO; im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))
从归档文件读取：import TarIO; fp = TarIo.TarIO(“Image.tar“, “Image/test/lena.ppm“); im = Image.open(fp)
基本的 PIL 目前就练习到这里。其他函数的功能可点击 这里 进一步阅读。