羽翮已就之图像处理之matlab优化for循环

小y最近一直在出差，由于一直在外也没设备，也没有时间看现控的内容，一直想写观测器的博客也只能暂时搁置。
**但是生命不息，学习不止。**小y每次使用matlab需要for循环某个矩阵就会弹出变量似乎要更改脚本中每个循环迭代的大小，还会提示对速度有影响。
matlab本来就是矩阵实验室，没必要使用for循环处理矩阵，于是y想，有没有好的方法处理矩阵。
首先，做实验1：

它会按顺序打印1~5的整数，如果我们使用1:8它的结果应该是1到8的整数，试验如下：

预测正常那么我们可以理解：的作用就是相当于数学的
如果我们中间在来组：那结果会怎么样呢？没有实践就没有发言权，试验如下：

打印结果是1、3、5、7，有点像公差为2的等差数列，用高中的知识就是

应该没错吧，自己也推了一遍，高中知识快忘完啦。
那么如果1：3：8的话及公差为3的等差数列。获得的答案应是1、4、7试验如下

结果与猜测相符。
假设我有个图片长成

我想获得它第一个像素点及1，那么我该怎么办呢？使用A(1)会得出第一个像素点吗？
试验是检验真理的唯一标准。

是对的进行验证，如果我想获得第一行第二列这个像素点2会是A(2)吗？进行试验：

发现他是第二行第一列的的像素点，假设下如果是A(3)的话我们会得到第三行第一列的的像素点及7。进行试验如下：

此时y有个大胆的想法，如果A(2,2)答案会不会是第一行第二列的值及5，进行试验。

预测成功，那A(3,3)及是9了，验证结果如下

接下来我们来认识size函数，这个函数会获得矩阵的行列，试验1如下

试验2验证

试验3

那么我们尝试做如下试验，如果C(1)是不是矩阵的行呢及X，试验结果如下：

合适！于是大胆猜测C(2)=Y=4试验结果如下

成立！
那么从返回值观察size返回了3和4，3是第一列4是第二列，那C(1)=3,C(2)=4。
接下来小y在想，如果将一个图片降采样的话，会不会使用矩阵算法比使用双重for-end会快。
首先我们尝试将矩阵自动打印。从我们上面的试验不难猜出

得出正确打印，如果隔行隔列一打印呢？

好了我们成功的使用矩阵隔行隔列一打印。那么我们接下来看重点，处理图片速度会不会差距很大？
首先使用for循环。

运行了两次都在1.3s左右。
接下来使用矩阵处理

运行完以后y沉默了。感觉结果不对差距也太小了，我在拿个大图试试。

这个图大，我们测试后在2.7-5秒之间

这个运行时间在2.6-4.2秒之间。
算下效率呗。如果标准是1秒处理完毕的话，那for循环的车牌处理效率是74%

矩阵的处理速度是87%

这么看矩阵的效率是比for循环高。
那么大图的处理效率再看下，首先还是观察for循环的效率是34%。

矩阵的效率是38%

怎么说呢半斤八两吧，如果非要找个好的方法，那矩阵确实好点，也就是矬子里面拔将军。

有人看到我在用车牌做图像处理，那么接下来在闲暇时间我打算完成matlab图像识别的教程，代码都是这样逐行解释的。