1樓：匿名使用者
使用gradient語句即可實現求梯度功能。
具體語法如下：
[fx, fy] = gradient (f)其中fx表示橫向的梯度（相對於原矩陣f而言），fy表示縱向的梯度。
示例如下：
2樓：恩惠妮阿加西
matlab裡求矩陣的梯度使用的語句，**如下：
（matlab環境下）
gradx = [1 -1];
grady = [1 -1];
conx = zeros(row,col);
cony = zeros(row,col);
for row = 2:row
for col = 2:col
cellx = [i(row,col-1) i(row,col)];
celly = [i(row-1,col) i(row,col)];
conx(row,col) = sum(sum(double(gradx).*double(cellx)));
cony(row,col) = sum(sum(double(grady).*double(celly)));
endend
grad(:,:,1) = conx; % x方向梯度grad(:,:,2) = cony; % y方向梯度
matlab 中，已知函式表示式，怎麼求梯度和海賽矩陣（表示式）
3樓：森林格格
^syms x y z
f=x^bai2+x*y+z;
gradient=jacobian(f,[x,y,z])%求梯度duzhi
%gradient =
%[ 2*x + y, x, 1]
x=-1;y=2;z=3;
tiduzhi=eval(gradient) %求在（dao-1，
專2，3）的
屬梯度值
%%tiduzhi =
%% 0 -1 1
4樓：匿名使用者
使用抄襲jacobian指令，
參考文獻
怎麼用matlab求m檔案中的函式的梯度
5樓：匿名使用者
試試，下面的**，如果xi是實數將eval(['syms ',sx,' ',sm])改為eval(['syms ',sx,' ',sm,' real'])，計算結果可能更簡潔一些，這裡由於不知道
回你的m值，所以也將其引數化答了，你可以將其換為你需要的值。若有問題，可繼續追問
x=;m=;
for i=1:24
sx=['x',num2str(i)];
sm=['m',num2str(i)];
eval(['syms ',sx,' ',sm])eval(['x=[x,',sx,'];']);
eval(['m=[m,',sm,'];']);
endsh=sum(x.^2)/2*1e6;
y=0;
for i=1:length(x)
y=y+sum(x(1:i));
sh=sh+(y-sum(x(1:i))/2)^2*m(i);
endjac=jacobian(sh,x);
jac'
6樓：匿名使用者
舉個例子
syms x y z
f=x^2+x*y+z;
gradient=jacobian(f,[x,y,z])%求梯度%gradient =
%[ 2*x + y, x, 1]
x=-1;y=2;z=3;
tiduzhi=eval(gradient) %求在（-1，2，3）的梯度值
%%tiduzhi =
%% 0 -1 1
對於補充的問題，那就沒什麼函式，你回直接用diff求微分答算了gradient=[diff(f,x),diff(f,y),diff(f,z)]
matlab請指教，關於求影象梯度
7樓：匿名使用者
求梯來度時，已經轉成了自double了，所以結果要轉回unit8 程式修改後
clear all
close all
i = imread('1灰度圖.jpg');
hy = fspecial('sobel');
hx = hy';
iy = imfilter(double(i), hy, 'replicate');
ix = imfilter(double(i), hx, 'replicate');
gradmag = sqrt(ix.^2 + iy.^2);
figure('units', 'normalized', 'position', [0 0 1 1]);
subplot(1, 2, 1); imshow(i,), title('灰度增強圖');
subplot(1, 2, 2); imshow(gradmag/255,), title('梯度幅值影象');
imwrite(gradmag,'2梯度幅值影象.jpg')%儲存影象為檔案
8樓：匿名使用者
你必須將gradmap轉換成影象資料，好像是mat2img(gradmap),具體的函式我記不大清楚了，你查查幫助。
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