我的灵感来源于ICIP 2015和新的图形功能的MATLAB R2015b编写一些功能来帮助实验与基于图像处理算法。本周早些时候我提交的代码文件交换。这里有一个屏幕截图:

在接下来的几周我想向您展示如何开始使用这些函数。今天开始一般介绍在MATLAB R2015b图表。我将选择在明尼苏达州。

有很多方法来创建一个图像。一个简单的方法是提供两个列表的节点。每一对对应的节点对应的优势。节点编号或由文本标签标识。

图G = ({“一个”,“B”,“B”},{“B”,“C”,' D '})

图G =属性:边缘:[3 x1表]节点:[4 x1表)

如上所示,节点图包含一个表,一个表的边缘。

您可以使用情节函数可视化图表。

情节(G)

使用有向图一个有向图。下面是一个使用节点数,节点名,边的权值。

s = [1 1 2 2 3 3 4 4 5 5];t = [2 5 3 4 5 4 3 1 1 6];名称= {“α”,“β”,“伽马”,“δ”,‘ε’,“ζ”};重量=兰迪(100年,大小(s));D =有向图(s t、重量、名称)

D =有向图的属性:边缘:[10 x2表]节点:x1表[6]

重量值直接存储在桌子边缘。

D.Edges

ans = EndNodes重量______________________ ______“α”“beta”24“α”“ε”36“beta”“伽马”83“beta”“δ”2“伽马”“δ”5“伽马”“ε”17“δ”“α”74“δ”“伽马”65“ε”“α”65“ε”“ζ”46

当你画一个有向图,箭头显示边缘的方向。

情节(D)

你可以选择不同的情节布局。

情节(D,“布局”,“分层”)标题(“分层图阴谋”)

情节(D,“布局”,“圆”)轴平等的标题(“圆形图阴谋”)

你可以定制一个GraphPlot直接。调用情节函数与一个输出参数GraphPlot对象。

p =情节(D)

p = GraphPlot属性:NodeColor: 0.4470 - 0.7410 [0] MarkerSize: 4标记:“o”EdgeColor:[0 0.4470 - 0.7410]线宽:0.5000线型:”——“NodeLabel:{“α”“beta”“伽马”“δ”“ε”“ζ”}EdgeLabel: {} XData: [-0.0350 0.5891 0.4312 0.9742 -0.5613 -1.3981] YData:[0.4486 0.8689 -0.1321 0.3850 -0.4499 -1.1206]使用显示所有属性

现在修改的一些属性。

p。MarkerSize = 8;p。标志=“x”;p。EdgeColor =“红色”;

我真的很喜欢突出函数,它可以用来强调选择图的节点和边。

在这里我强调节点之间的最短路径“α”和“ζ”。

p =情节(D);快捷方式= shortestpath (D,“α”,“ζ”)突出(p,快捷方式)

快捷方式=“α”“ε”“ζ”

许多图计算是可用的。例如,您可以计算所有节点之间双向加权距离,或所有节点的出度。

距离(D)

ans 24 91 26 36 82 76 = 0 0 67 84 130 79 103 0 5 17 63 74 98 65 0 82 128 65 89 156 91 0 46正正正正正0

可怜的节点6。你不能从那里得到其他地方!这是因为它的出度是0。

出度(D)

ans = 2 2 2 2 2 0

让我们看看图略大,基于网络的道路在明尼苏达州。(如果你想玩这个数据你自己,你可以的佛罗里达大学稀疏矩阵集合。)

负载(“minnesota.mat”)xy = Problem.aux.coord;minn_roads =图(实例);minn_roads.Edges。重量=函数(xy (minn_roads.Edges.EndNodes (: 1), 1) -…xy (minn_roads.Edges.EndNodes (:, 2), 1),…xy (minn_roads.Edges.EndNodes (: 1) 2) -…xy (minn_roads.Edges.EndNodes (:, 2), 2));情节(minn_roads“XData”xy (: 1),“YData”xy (: 2));

你可以计算图的最小生成树。

T = minspantree (minn_roads)情节(T)“XData”xy (: 1),“YData”xy (: 2));

T =图的属性:边缘:[2639 x2表]节点:[2642 x0表)

这个例子显示了如何颜色图的最短路径树。

[树,d] = shortestpathtree (minn_roads, 1561);p =情节(minn_roads“XData”xy (: 1),“YData”xy (: 2));p。NodeCData = d;colorbar

下次我将开始讨论图的节点图像像素。

得到了MATLAB代码

发表与MATLAB®R2015b