图像的与.或.非.异或逻辑运算涉及到了&.|.~和xor符号 close all;%关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clc; clear all; I=imread('ipexroundness_01.png');%读入图像,赋值给I和J J=imread('ipexroundness_04.png'); I1=im2bw(I); %转化为二值图像 J1=im2bw(J); K1=I1 & J1; %实现图像的逻辑“与”运算 K2=I1 | J1; %实现图像

参考:http://blog.csdn.net/guoxiaojie_415/article/details/21317323:http://blog.csdn.net/qikaihuting/article/details/70244416:http://blog.csdn.net/qq_18343569/article/details/50960254 本篇博文仅针对于循环读取指定文件夹下的图片文件,不涉及深度和层度遍历,但是本文循环读取的方式是以深度遍历为基础的,涉及到isdir函数,如果

原文地址:http://developer.51cto.com/art/201104/255128_all.htm MATLAB语言是一种被称为是"演算纸"式的语言,因此追求的是方便性.灵活性以及交互性.在快速性上要比C语言这种性能强劲著称的稍逊一筹.然而,通过一些手段,我们也能让MATLAB语言快起来,甚至和C差不多了! MATLAB语言是一种被称为是"演算纸"式的语言,因此追求的是方便性.灵活性以及交互性.在快速性上要比C语言这种性能强劲著称的稍逊一筹.然而,通

转载请标明出处:专注matlab代码下载的网站http://www.downma.com/ 本文主要给大家分享使用matlab编写代码,完成课程设计.毕业设计或者研究项目时,matlab调试程序的技巧和方法. 快速完成一个项目,最简单的方法就是利用前人的开源代码,然后根据自己项目的具体需求和参数,对已有代码进行调试,并增加或删减部分功能,最终实现自己项目的全部功能.所谓"站在前人的肩膀上". 闲话少叙,我们先从最基本的matlab软件安装开始,已经成功安装matlab软件的可以直接跳过

******************************************************** ***数据集下载地址 :http://pan.baidu.com/s/1geb8CQf**** ********************************************************* zhangtao1698@126.com 一次模式识别课中的关于SVM用法的一个简单的实例(训练集和测试集简单的划分): 一.实验目的 1．掌握支持向量机(SVM)的原理.核

https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446: Windows下对文件夹下所有图片批量重命名(附C++,python,matlab代码) 2017年06月09日 12:48:37 ZealCV 阅读数:8436    版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,请注明出处 https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446 原文件夹 重命名之后 C++ #includ

传统的OLS(普通最小二乘)方法无法解决样本数据的共线性(multicollinearity)问题,如果你的数据样本中每个特征变量具有共线性,那么使用基于PCA的PCR和PLSR方法对数据样本进行回归建立模型将会是一个不错的选择.PCA是一种数据降维方式,但同时保持了原始数据降维后的特性:PCR是在降维后的数据空间(英文里常称为score)上进行OLSR(普通最小二乘回归),然后将回归系数矩阵转化为原始空间:PLSR则可以看成改进版的PCR,该方法通过X和Y数据集的交叉投影方法使得回归模型兼顾到

Matlab 代码注释 一直在找类似doxygen一样将程序注释发表成手册的方法,现在发现,Matlab的publish功能自己就能做到. Publish 简介 并非所有注释都能作为文本进行输出,MATLAB 的 publish 要求内容中必须包含段落标题,即双百分号注释%%.且注释内容与行首%号之间也必须有空格,才能让注释内容正确显示. 而且与doxygen不同的是,Matlab publish需要像调用函数一样输入参数,而函数运行结果也可以同内容一齐打印出来. Publish 输出格式 Pu

拉丁超立方体初始化种群 1.引言 群智能算法一般以随机方式产生初始化种群的位置,但是这种方式可能导致种群内个体分布不均匀.拉丁超立方体抽样方法产生的初始种群位置,可以保证全空间填充和抽样非重叠,从而使种群分布均匀. 2.LHS抽样过程 step1: 确定抽样规模\(H\) step2: 将每维变量\(x^i\)的定义域区间\([x_l^i,x_u^i]\)划分成\(H\)个相等的小区间: \[x_l^i=x_0^i<x_1^i<x_2^i<....<x_j^i<...<

C代码实现非循环单链表, 直接上代码. # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <malloc.h> //C代码实现非循环单链表 //定义链表结点 typedef struct Node{ int data;//数据域 struct Node* pNext;//指针域 }* PNODE,NODE; //函数声明 PNODE initHead(void); void init(PNODE pHead) ; bo

代码中,使用__DATE__宏,获取程序编译时间,如何保证每次编译代码(非重新生成方式),都能更新__DATE__的值? 解决:通过vs的预先生成命令中,添加批处理命令,删除对应的obj文件方式,强制每次编译都会重新编译对应的cpp文件,如下 del obj\debug\main.objdel obj\release\main.obj

学习笔记 V1.0 2015/4/17 如何加速MATLAB代码运行 概述 本文源于LDPCC的MATLAB代码,即<CCSDS标准的LDPC编译码仿真>.由于代码的问题,在信息位长度很长(大于10000)情况下,代码无法正常运行或执行速度很慢.本文将叙述代码修改过程中的一系列手段,然对其加速原理不做探究 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/04/17 V1.0 初始版本 简介 本程序基于MATLAB 2014a 编写,本文档中提到的"MATL

之前建立了一个SVM-based Ordinal regression模型,一种特殊的多分类模型,就想通过可视化的方式展示模型分类的效果,对各个分类区域用不同颜色表示.可是,也看了很多代码,但基本都是展示二分类,当扩展成多分类时就会出现问题,所以我的论文最后就只好画了boundary的图了.今天在研究Random Forest时,找到了下面的demo的MATLAB代码,该代码很好的实现了各分类区域的颜色填充,效果非常漂亮. 下面是一个Demo代码:Demo.m %% generate data

取半径=3 用matlab代码实现上式公式: length=3;for Ki = 1:length for Kj = 1:length for Kk = 1:length Ksigma(Ki,Kj,Kk)=exp(-(Ki-2)^2/8-(Kj-2)^2/8-(Kk-2)^2/8);                                 此公式为:K(u), ρ=3 end endend KONE = convn(ones(size(Img3D_mc,1),size(Img3D_mc,

做实验一直用的matlab代码,需要嵌入到java项目中,matlab代码拼拼凑凑不是很了解,投机取巧采用java调用matlab的方式解决. 1.    matlab版本:matlabR2014a 解决:matlab版本破解不完全是关键问题所在,基本的安装包以及破解包就不说了,这个是进一步破解的文件(链接:http://pan.baidu.com/s/1qYoMZE0 密码:wesu) 我的电脑是64位的,所以将将上图三个文件拷贝到D:\Program Files\MATLAB\R2014a\

当Word2010文档中含有域内容时,默认情况下显示域值,这样可以使插入的域内容清晰明了.用户可以根据需要选择显示域代码或显示域值,操作步骤如下所述: 步骤/方法 第1步,打开Word2010文档窗口,依次单击“文件”→“选项”按钮. 图2012011603 单击“选项”按钮   第2步,打开“Word选项”对话框,切换到“高级”选项卡.在“显示文档内容”区域选中或取消“显示域代码而非域值”复选框,并单击“确定”按钮,即可选择显示域代码或显示域值. 图2012011604 选中或取消“显示域代码

delphi 图片压缩代码 据说是位图缩放保持原图视觉效果最好的算法 若有更好的,请大神留言我也学习下,感谢! uses WinAPI.GDIPAPI, WinAPI.GDIPOBJ; var  Bitmap1: TGPBitmap;  Bitmap2: TBitmap;  Graphic: TGPGraphics;begin  Bitmap1 := TGPBitmap.Create('test.bmp');  // bmp, gif, jpeg, png...  Bitmap2 := TBit

昨天说了,今天要好好的来解释说明一下直方图均衡化.并且通过不调用histeq函数来实现直方图的均衡化. 一.直方图均衡化概述 直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等.这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果.[1] 根据香农定理关于信息熵的定义:

分享一例简单的PHP上传图片和删除图片示例代码,很简单,适合初学的朋友参考,用来研究php上传图片还是不错的. 1.php上传图片: <?php if (!empty($_FILES["img"]["name"])) { //提取文件域内容名称,并判断 $path=”uppic/”; //上传路径 if(!file_exists($path)) { //检查是否有该文件夹,如果没有就创建,并给予最高权限 mkdir(“$path”, 0700); }//END

labelme_to_dataset 指令的代码实现: show.py文件 #!E:\Anaconda3\python.exe import argparse import json import os import os.path as osp import PIL.Image import yaml from labelme import utils def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('jso

基于jQuery商城网站全屏图片切换代码.这是一款商城网站全屏多张图片滑动切换代码.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <div class="slides"> <div class="slideInner"> <a href="#" style="background: url(img/slide1.jpg) no-repeat;"> <div cla