均值方差对比图matlab

2024-08-23

利用matlab求图像均值和方差的几种方法

一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

【zz】matlab 均值方差

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4936c31d01011v8j.html 1. 均值 Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩

左右推拽显示对比图 - jQyery封装 - 附源文件

闲来无事,做了一个模块效果左右拖拽显示对比图,是用jq封装的利用鼠标距离左侧(0,0)坐标的横坐标位移来控制绝对定位的left值再配合背景图fixed属性,来制作视觉差效果代码如下 <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>左右推拽显示对比图</title> <style> body {overflow:hidden;

python计算均值方差

用Python求均值与方差,可以自己写,也可以借助于numpy,不过到底哪个快一点呢? 我做了个实验,首先生成9百万个样本: nlist=range(0,9000000) nlist=[float(i)/1000000 for i in nlist] N=len(nlist) 第二行是为了让样本小一点,否则从1加到9百万会溢出的. 自己实现,遍历数组来求均值方差: sum1=0.0 sum2=0.0 for i in range(N): sum1+=nlist[i] sum2+=nlist[i]

Chart图表整合——面积对比图、扇形图、柱状图

一. chart图表demo网址网址:http://antv.alipay.com/zh-cn/f2/3.x/demo/index.html 二. 本文主要对面积对比图,扇形图,柱状图三大常见图进行介绍效果图如下: html代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en" dir="ltr"> <head> <meta charset="utf-8"> <title&

CS5642-V3与OV5642-FPC通过icamera测试方向的对比图

有朋友会有如此的疑问:CS5642-V3与OV5642-FPC在采集板上通过icamera测试图像方向是一样吗?通过本文您会找到答案测试:CS5642-V3与OV5642-FPC的管脚在上以下图方向测试测试对比图如下: ov5642-fpc 正面朝上 CS5642-V3 正面朝上

Intel和AMD的CPU性能对比图

Intel和AMD的CPU性能对比图:

matlab绘制曲线对比图

>> clear;>> x1=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y1=[0,0.55,0.69,0.86,0.93,0.93,0.97,0.97,1];>> x2=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y2=[0,0.45,0.79,0.93,0.97,0.97,1,1,1];>> x3=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0

OpenCV笔记（1）(图片读取与现实、色彩空间、基础运算、均值方差、逻辑运算、泛洪填充、均值中值及自定义平滑)

一.图片读取和显示 import cv2 as cv # 图片读取cv.imread(img_path) car_img = cv.imread("car1.png") # 图片显示cv.imshow(window_name,img_mat) cv.imshow('car1', car_img) cv.waitKey(0) # 图片写入cv.imwrite(save_path,img_mat) cv.imwrite('car1_bk.jpg',car_img) 二.色彩空间转换 __a

BLE协议栈及传统蓝牙协议栈对比图

1. BLE协议栈的层次图如下: 主机控制接口层: 为主机和控制器之间提供标准通信接口逻辑链路控制及自适应协议层: 为上层提供数据封装服务安全管理层: 定义配对和密钥分配方式,为协议栈其他层与另一设备之间的安全链接和数据交换提供服务属性协议层: 允许设备向另一设备展示一块特定的数据通用属性规范: 定义使用了ATT的服务框架和配置文件(profiles) 数据通信是通过GATT子程序处理通用访问规范: 直接与应用程序和配置文件通信的接口 2. 传统蓝牙与BLE蓝牙层次图对比:

灰度图Matlab

[转载]matlab中pcolor绘图“少画一行”的问题本文是关于matlab pcolor函数(slice,surf函数的情况与这个类似)绘图的问题的一些解决方案,在此记录备用经常处理三维(或者四维)数据体的同学们大概大多数都用过matlab里面的pcolor(slice)之类的函数,可能有人注意到过本文中的这类情况,即本来要是画一个N×N的数据体,结果却画出来一个(N-1)*(N-1)的东西,我是一直都没有注意到这个情况,直到近日有人问我这个问题……示例代码如下:%一个简单的mat

文本分类-TensorRT优化结果对比图

做的文本二分类,使用tensorRT进行图优化和加速,输出预测概率结果对比如下: 从结果对比来看,概率值有微小的变化,但不影响最终的分类

C语言之文件操作07——读取文件数据并计算均值方差标准差

//文件 /* =============================================================== 题目:从文本文件"high.txt"中取出运动员的身高数据,并计算平均值,方差和标准差. =============================================================== */ #include<stdio.h> #include <math.h> #define hh pr

K均值聚类算法的MATLAB实现

1.K-均值聚类法的概述之前在参加数学建模的过程中用到过这种聚类方法,但是当时只是简单知道了在matlab中如何调用工具箱进行聚类,并不是特别清楚它的原理.最近因为在学模式识别,又重新接触了这种聚类算法,所以便仔细地研究了一下它的原理.弄懂了之后就自己手工用matlab编程实现了,最后的结果还不错,嘿嘿~~~ 简单来说,K-均值聚类就是在给定了一组样本(x1, x2, ...xn) (xi, i = 1, 2, ... n均是向量) 之后,假设要将其聚为 m(<n) 类,可以按照如下

ASP.NET 页面缓存OutputCache用法实例(附ab压力测试对比图)

本文主要介绍Web窗体页面中的使用方法,MVC中使用方法,大家自行百度. 一.简单一行指令即可实现 <%@ OutputCache VaryByParam=" %> 这样整个页面就被缓存了,由于我是首页进行的缓存,没有任何参数所以VaryByParam值设置为none,如果希望通过指定的参数来缓存内容可以设置"id;classid"这种形式,或者干脆就用"*",通过所有参数来缓存内容. 二.缓存前后性能对比使用ab模拟100个用户1000次并

均值,方差: 概率质量函数PMF

__author__ = 'dell' import Pmf import matplotlib.pyplot as pyplot pmf = Pmf.MakePmfFromList([1, 2, 2, 3, 5]) print 'Mean by Pmf ', pmf.Mean() print 'Var by Pmf ', pmf.Var() def PmfMean(pmf): t = [x * v for x, v in pmf.Items()] res = sum(t) return res

STM32 F103 F407 F429 F767对比图

传统网络栈与InfiniBand栈对比图

熟悉传统网络协议栈但对InfiniBand协议栈好奇的朋友可以通过下图有一个宏观上的印象. IB实现了"高带宽,低延时"的网络互联,最大的魅力就是支持RDMA,而RDMA就其本质,不过就是kernel by pass. "CPU大大实在是太忙啦,咋整? 用专用的硬件来帮忙!" 当初的DMA就是基于这一思路设计出来的,RDMA不过是从单机扩展到了双机上而已.(关于DMA与RDMA技术,这里暂不做介绍.) o 截图来源: http://www.ics.uci.edu/~

tpcc-mysql安装测试与使用生成对比图

1:下载tpcc-mysql的压缩包,从下面的网站进行下载 https://github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql 也可直接从叶总博客直接下载: http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/tpcc-mysql-src.tgz 我这边使用的就是后者. 2:安装tpcc-mysql [root@mxqmongodb2 tpccmysql]# gunzip tpcc-mysql-src.tgz [root@mxqmongodb

thinkphp5 yii2 laravel5.1 框架性能压测对比图

nginx+php7环境,opcache已经开启,每测试一个框架都重启服务器并且预热访问三次,压测工具ab.exe. laravel,thinkphp,yii都已关闭debug,该做的优化命令都搞了,它们输出的view都是相同的,不要怀疑哥的水平. 下面上图: 一.原生php 二.thinkphp5 三.yii2 四.laravel5.1 ps:勿喷. 点击下载自动压测脚本下载后把后缀 .sh 去掉,此脚本用php编写而成,所以必须要php.exe解析. 个人公众号谢谢各位老铁支持本人qq群

matlab求方差，均值，均方差，协方差的函数

1. 均值数学定义: Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X)). >>mean(mean(X))=3.5 也可

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