输入一个二维矩阵，找出其中所有鞍点。如果矩阵有鞍点，则输出鞍点的信息：行号、列号、值； 如果没有鞍点，则输出“Not found！”。

矩阵转为tif

采用c++语言编写的可以实现对2维矩阵进行的各种操作。例如：乘 加 减 求逆 转置 赋值 最小二乘法 求模等等。可以直接调用

代码功能：高光谱图像导入matlab预处理，转化为二维矩阵，进行处理，对于初学者应该很有用，可用于遗传算法进行波段选择。思路可看https://blog.csdn.net/obsession54666/article/details/103025780

在MATLAB矩阵运算中，往往需要一种快速找到最大值及其坐标的方法。

双平行均匀线阵下二维矩阵算法DOA估计

需要求多个峰值的二维矩阵如下： figure(); % 总功率谱绘图 surf(MatrixA); 绘图结果： 然后求取峰值位置（需要安装图像处理工具箱）： PeaksMap = imregionalmax(MatrixA); 其得到的结果如下，可以看到是峰值的位置，都被标识为真，其他位置均为假 PeaksMap =   72×19 logical 数组    0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0    0   0   0   0   0   0   0   0   1   0

在一个有限区间里，利用对所有点之间欧式距离的计算，再根据将计算所得结果，对所有坐标点进行基于距离值的分类。曾应用于《基于欧式距离的基因分类》

A星算法找到二维矩阵中的路由典型算法源代码

利用opencv读取图像，并转换成二维矩阵的形式，以方便运算处理,返回类型为标准的二维数组，通过行列索引即可访问对应的像素值