有用的matlab函数（不断加入）

1、构造距离矩阵：

X=[1 2 3 4;2 3 4 5];
D = pdist(X)；  %D的结果为2

squareform(D)  %转换为距离矩阵的形式

ans =

     0     2
     2     0

2、

1、使用imcrop做图像剪切，或用矩形块提取图像块区域；
2、可以使用pixval on（低版本），或impixelinfo；

2. clc; clear all; close all;
3. figure;
4. imshow('rice.png');
5. impixelinfo

复制代码

3、使用Figure窗口的“Data cursor”图标来查看；
4、使用imview来查看；

2. clc; clear all; close all;
3. imview('rice.png');

复制代码

 3、mean和mean2

>> a=[1 2 3;4 5 6];
>> b=mean(a)
b =
   2.500000000000000   3.500000000000000   4.500000000000000
>> c=mean2(a)
c =
   3.500000000000000
mean2相当于 mean(mean(a))

4、find

A=[2 7 8 1 4 6 9;3 1 4 9 19 6 3];
S=(find(A>5));%得到想要元素的单下标
B=A(S);%得到想要的元素
5、
a(:)作用是把矩阵a转换为列向量，就是一列，你可以试一下。
至于.'是一般转置的意思，这个你显然知道。
综合上面两个可知a(:).'是把矩阵a转换为一个行向量，就是一行。
补充：'是共轭转置的意思。当矩阵a是实矩阵时，他和.'作用是一样的，但当a是复矩阵时，二者是有区别的，具体可参见下面这个链接。

具体可参见下面这个链接。
http://zhidao.baidu.com/question/329151444.html
希望对你有所帮助，有问题欢迎追问，满意请采纳。


6、[L,n]= bwlabel(im);
STATS = regionprops(L,'Perimeter');%%L是标记矩阵,图像分割后对不同的区域进行不同的标记
w=[STATS.Perimeter];
该函数用来测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性.L中不同的正整数元素对应不同的区域,例如：L中等于整数1的元素对应区域1；L中等于整数2的元素对应区域2；以此类推.
返回值STATS是一个长度为max(L(:))的结构数组,结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量.
Properties可以是由逗号分割的字符串列表、包含字符 串的单元数组、单个字符串'all'或者'basic'.如果properties等于字符串'all',则表中的度量数据都将被计算；如果properties等于字符串'basic',则属性：'Area','Centroid'和'BoundingBox'将被计算.下面就是所有有效的属性字符串.
properties值 度量图像区域的属性或功能
'Area' 图像各个区域中像素总个数 
'BoundingBox' 包含相应区域的最小矩形 
'Centroid' 每个区域的质心（重心）
'MajorAxisLength' 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴长度（像素意义下） 
'MinorAxisLength' 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的短轴长度（像素意义下） 
'Eccentricity' 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的离心率（可作为特征） 
'Orientation' 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴与x轴的交角（度）
'Image' 与某区域具有相同大小的逻辑矩阵
'FilledImage' 与某区域具有相同大小的填充逻辑矩阵
'FilledArea' 填充区域图像中的on像素个数 
'ConvexHull' 包含某区域的最小凸多边形
'ConvexImage' 画出上述区域最小凸多边形 
'ConvexArea' 填充区域凸多边形图像中的on像素个数 
'EulerNumber' 几何拓扑中的一个拓扑不变量——欧拉数
'Extrema' 八方向区域极值点
'EquivDiameter' 与区域具有相同面积的圆的直径
'Solidity' 同时在区域和其最小凸多边形中的像素比例
'Extent' 同时在区域和其最小边界矩形中的像素比例
'PixelIdxList' 存储区域像素的索引下标 
'PixelList' 存储上述索引对应的像素坐标 
'perimeter' 边界象元所连成闭合曲线的周长