【亲测免费】 GRABIT:从图像文件中提取数据点的Matlab源码
2026-01-24 06:42:11作者:鲍丁臣Ursa
描述
GRABIT是一个用于从图像文件中提取数据点的Matlab GUI程序。它能够读取多种图像格式,包括BMP、JPG、TIF、GIF和PNG文件(即IMREAD支持的任何文件格式)。通过GRABIT,用户可以从单个图像文件中提取多个数据集,并将这些数据保存为Matlab工作空间中的n乘2矩阵变量。此外,用户还可以将数据重命名并保存为MAT文件。
使用步骤
-
加载图像文件:首先,加载需要从中提取数据点的图像文件。
-
校准轴尺寸:系统将提示您在图像上选择4个点以进行校准。这一步骤确保提取的数据点能够准确反映图像中的实际尺寸。
-
获取数据点:通过单击图像上的点来提取数据点。如果需要删除某个点,可以单击鼠标右键。在此阶段,用户可以缩放图像以更精确地选择数据点。
-
管理数据集:只要GUI保持打开状态,多个数据集将保留在内存中。用户可以在数组编辑器中对变量进行重命名、保存到文件或编辑。通过单击并拖动图像,用户可以实现图像的平移。
快捷键
<shift>:中心视图<a>:放大<b>:缩小<space>:重置视图
适用场景
GRABIT不仅适用于从标准图像中提取数据点,还可以用于从倾斜或倾斜的图像(甚至倒置或镜像)中提取数据点。校准阶段确保考虑到图像的不完美定向或质量。
支持的文件类型
GRABIT最可能工作的文件类型包括BMP、JPG、TIF、GIF(最多8位)和PNG文件。基本上,它接受IMREAD支持的任何格式。
注意事项
在使用GRABIT时,请确保图像文件的质量和清晰度,以获得更准确的数据提取结果。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
FreeSql功能强大的对象关系映射(O/RM)组件,支持 .NET Core 2.1+、.NET Framework 4.0+、Xamarin 以及 AOT。C#00
最新内容推荐
个人知识系统构建指南:从信息碎片到思维网络的模块化解决方案高效解锁网易云音乐灰色歌曲:开源工具全平台部署指南如何高效采集B站评论数据?这款Python工具让数据获取效率提升10倍提升动态视觉体验:Waifu2x-Extension-GUI智能增强与效率提升指南革新性缠论分析工具:系统化构建股票技术指标体系终结AutoCAD字体痛点:FontCenter让99%的字体问题迎刃而解Atmosphere-NX PKG1启动错误解决方案如何用ComfyUI-WanVideoWrapper实现多模态视频生成?解锁AI创作新可能3行代码解锁无水印视频提取:这款开源工具如何让自媒体效率提升300%5分钟上手!零代码打造专业拓扑图的免费工具
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
655
4.26 K
deepin linux kernel
C
27
14
Ascend Extension for PyTorch
Python
499
605
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
390
284
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.53 K
889
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
939
860
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.07 K
557
暂无简介
Dart
902
217
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
132
207
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
123
195