将 Matlab 单元格元素合并为单个向量

Question

我有 3 480 行 x 640 列图像。每个像素都有一个强度值。

我在 matlab 中用这个阅读它们：

   object_intensities = cell(1,6);
   for pat=1:3
       file1 = sprintf('image%d.pgm',pat-1);
       dummy = double(imread(file1));
       object_intensities{pat} = dummy;
   end

现在，对于 pat = 1 到 3，object_intensities 是一个元胞数组，使得 object_intensities{pat} 的每个元胞元素都包含 480x640 矩阵数组中的每个图像。

现在我需要的是一个 480 行 x 640 列的单一结构，这样每个单元格元素都包含单个向量中每个图像像素的 3 个强度，如下所示：

structure{row 1, column 1} = [image1_intensity @ row1 column1 image2_intensity @ row1 column1 image3_intensity @ row1 column1]
structure{row 1, column2} = [image1_intensity @ row1 column2 image2_intensity @ row1 column2 image3_intensity @ row1 column2]
.
.
structure{row 480, column 640} = [image1_intensity @ row480 column640 image2_intensity @ row480 column640 image3_intensity @ row480 column640]

有什么方法可以不使用循环而是通过向量化来做到这一点吗？

Answer 1

你要的数据结构是自找麻烦。而是使用 3D 矩阵，其中三维映射您的强度（按顺序）。下线工作会容易得多。

我建议你这样创建它：

object_intensities = zeros(480,640,3);
for pat=1:3
    file1 = sprintf('image%d.pgm',pat-1);
    object_intensities(:,:,pat) = rgb2gray(imread(file1));
end

现在在你的结构中 object_intensities{i,j} 只是 object_intensities(i,j,:) 如果你真的需要你可以调用 squeeze 或 permute 或 (:)' 使其成为行向量。但是想想现在做一些事情是多么容易，比如找到每个像素的平均强度

mean(object_intensities,3)

与元胞数组相比

cellfun(@mean,object_intensities,'uni',0)  %// Just a loop in disguise

如果你想要每行的平均值怎么办

mean(object_intensities,2)

尝试对元胞数组执行此操作，您就会明白为什么要避免它。

但是如果你真的想要你的结构，那么使用我上面的代码并在 3D 矩阵上调用 mat2cell：

mat2cell(object_intensities, ones(size(object_intensities,1),1), ones(1,size(object_intensities,2)),3)

将 Matlab 单元格元素合并为单个向量

Combine Matlab cell elements to a single vector

matlab

image-processing

cell-array