[name,path]=uigetfile('*.jpg;*.png;*.bmp','选择一张图片');f=imread([path name]);count = 0; T = mean2(f); done = false; while ~done countcount = count + 1; g = f > T; Tnext = 0.5*(mean(f(g)) + mean(f(~g))); done = abs(T - Tnext) < 0.5; T = Tnext; end g = i

用Matlab实现字符串分割(split)Posted on 2011/08/08 Matlab的字符串处理没有C#强大,本身又没有提供OO特性,需要依赖别的手段完成这项任务. 我们在这里借助正则表达式函数regexp的split模式.一般语法:S = regexp(str, char, 'split') 其中str是待分割的字符串,char是作为分隔符的字符(可以使用正则表达式).分割出的结果存在S中. 以下面这样一串字符为例 Hello Nocturne Studio 首先去除首尾的多余空格

strsplit更好用,用法: strsplit(strtrim(sprintf('  \t\nds   \nhs\t dssd    \t    \n'))) 以下转载 Matlab的字符串处理没有C#强大,本身又没有提供OO特性,需要依赖别的手段完成这项任务.我们在这里借助正则表达式函数regexp的split模式.一般语法:S = regexp(str, char, 'split') 其中str是待分割的字符串,char是作为分隔符的字符(可以使用正则表达式).分割出的结果存在S中.以下面

clc;clear; fileno=1; for i=1:fileno fid2=fopen('4B1T_wb_eq.txt','w'); %save data to 'logfile' in Matlab current working directory fid=fopen('4B1T_wb_eq.log','r'); %read NAMD log file fid=fopen([loadpath groupdir(i).name],'r'); while(~feof(fid)) newl=

这个问题是matlab版本问题,已经不用aviread函数了~ VideoReader里面没有cdata这个函数! MATLAB不支持avireader了,而且没有cdata这个属性了,详情去官网http://www.mathworks.cn/cn/help/matlab/ref/videoreaderclass.html cdata 是MATLAB里存放图像数据的一个矩阵,你可以使用get语句去得到他的句柄,然后做相应的图像处理.   -----------------------------

  clear all;close all;clc; I = imread('rice.png'); I = im2bw(I); J = bwperim(I); % 提取二值图像图像边缘 figure; subplot(121);imshow(I);title('原二值图像'); subplot(122);imshow(J);title('图像边缘'); ​ 其他提取图像边缘的方法: 利用膨胀和腐蚀提取图像边缘 matlab实现 https://blog.csdn.net/Ibelievesun

一.目标 1 将药板从黑色背景中分离(药板部分显示为白色,背景显示为黑色): 2 根据分割结果将药板旋转至水平: 3 提取药板中的药丸的位置信息: 二.方法描述 处理图像如下: (1)首先将图像转为灰度图像,并做二值化处理,并采用闭运算将胶囊边缘平滑处理.得到图像如下所示: (2)利用imfill填充命令将胶囊填充,得到下图: 分别从图像中点左右各距100像素点位置向下遍历像素点,直到遍历到白色边缘即胶囊板的边缘停止,分别记录像素点的坐标,示意图如下: 由此计算胶囊板的倾斜角度θ=arctan(

http://blog.csdn.net/anqing715/article/details/16883863 源图片 像这些图片的字符就比较好操作,每个字符都独立,不连在一起,所以轮廓检测最好了.所以就有:1.源图片转成单通道的灰阶图片2.对灰度图像进行阈值操作得到二值图像 (对于一些手机拍的,背景色不是纯的话,可以用cvSmooth()平滑一下.) 二值化后的图片 3.轮廓检测(只获取最外层的)4.遍历所有检测到的轮廓,用cvBoundingRect()得到每一个轮廓的外接矩形 找到的轮廓

github地址: https://github.com/zmxfree/addressapart 比如将 浙江省杭州市江干区XX路X号 分割成 浙江省 杭州市 江干区 XX路X号,方便excel操作. 目前支持大部分中国省市区地址信息的分割,可以自行更新地址源信息. 主程序代码: <?php /**- * 省市区地址分割 * 将 浙江省杭州市江干区XX路X号 分割成 浙江省 杭州市 江干区 XX路X号 * User: zmxfree@gmail.com * Date: 14-6-18 * Ti

物体识别:SIFT 特征: 人脸识别:LBP 特征: 行人检测:HOG 特征: 0. 常见手工设计的低级别特征 manually designed low-level features 语音:高斯混合模型和隐马尔可夫模型: Gabor features for : texture classification Local Binary Patterns (LBP) for: face classification. SIFT and HOG features for: object recogn

基音周期提取2-基于线性相关系数的Matlab实现 基音周期提取结果 图1 基音提取结果 算法说明 线性相关系数 也称"皮尔逊积矩相关系数"(Pearson product-moment correlation coefficient) 通常用γ或ρ表示,是用来度量两个变量之间的相互关系(线性相关),取值范围在[-1,+1]之间. γ>0为正相关,γ<0为负相关,γ＝0表示不相关.γ的绝对值越大,相关程度越高. r=1时为完全正相关:如两者呈负相关则r为负值,而r=-1时为

1. caffe matlab 接口提供了提取feature的脚本,但是由于中间要对这些图像进行RGB ---> BGR 的变换,卧槽,灰度图没有三通道啊?怎么破?从上午就在纠结怎么会跑着跑着程序就报错了,尼玛,坑啊... 如何解决这个问题 ?? ----------------------------------------------------------- 我把灰度图给扔了,谢谢! 2. If I use the color images mixed with gray images t

Caffe 提供了matlab接口,可以用于提取图像的feature.

1. 肺部分割提取简介 在处理胸部CT时,我们常常需要获取肺部的一个mask,也就是将肺部结构从数据中提取出来.二维图像还好说,但是三维图像就会变得复杂复杂一点.肺部的分割常常做后续操作的预处理,所以有必要提取提取一个肺部的mask,来辅助后面的操作,所以这里利用传统图像处理方法来提取了一下肺部,当时方法又很多,这里只是抛砖引玉,也许对有些数据不适用,可以对其进行改动. 2. 原理 利用阈值分割.种子填充图像形态学.图像连通域这些操作来进行肺部的分割. 2.1 阈值分割 这个好理解,一般来说CT

本文主要总结一下在matlab中可用于进行轮廓提取的函数. 1 bwperim 根据参考资料[2]的提示,可以使用bwperim()函数进行轮廓提取,具体代码如下: %读取原图im = imread( filepath ); imshow(im);title('原图'); % 转二值图像bw = im2bw( im ); %轮廓提取 contour = bwperim(bw); figureimshow(contour);title('轮廓')    原图和所提取的轮廓分别如图1和图2所示. 图

利用NVIDIA-NGC中的MATLAB容器加速语义分割 Speeding Up Semantic Segmentation Using MATLAB Container from NVIDIA NGC 使用单一GPU训练深度学习模式的时代已经一去不复返了.对于计算密集型算法(如语义分割),单个GPU可能需要几天时间来优化模型.但多GPU硬件很贵.不会再有了:NVIDIA的云上多GPU硬件实例,比如AWS P3,只允许你支付你使用的东西.云实例允许您利用支持Tensor核心的最新一代硬件,以适度

1. Matlab怎么判断空矩阵http://www.ilovematlab.cn/thread-48915-1-1.html a=[ ] if isempty(a) 2.matlab寻找多个最大值位置http://zhidao.baidu.com/link?url=6zNKvA9qfvbKVCu3eC8032XVEqvULhVhxIb162EA2pOB2jBPmw6eYS9uuOSNLy-aMoU9odWX_wEVBsOQiVp9G_ a=[2,4,3,5,2,3,5;2,3,4,7,5,4,

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9780786.html DRIVE数据集下载百度云链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1C_1ikDwexB0hZvOwMSeDtw 提取码:8m1q U-net+kears实现眼部血管分割源码python2.7版本的百度云链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1C_1ikDwexB0hZvOwMSeDtw 提取码:8m1q U-net+kears

原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9115788.html 看到深度学习里面的教学动不动就是拿MNIST数据集,或者是IMGPACK数据集来教学,这些都是已经制作好的数据集,我们大家肯定都很疑惑怎么制作自己的数据集呢? 接下来我就自己制作了一个数据集,图片3600张,每张的高宽分别为240-320 获取根目录下所有子文件夹: PathRoot = 'F:\process\master\100'; list = dir(PathR

threshold(Image:Region:MinGray:MaxGray:) 功能:得到灰度值在最小与最大这间的那些部分.其返回仍然是一个区域. MinGray<MaxGray. 这个算子可以用灰度直方图求取到最佳的域值 如在上一篇中,我们使用灰度直方图求取图像的最佳阈值,我们发现0-56时最佳,将值代入程序中即可. read_image(Image, 'Clip')//读取图像 threshold(Image, Region, , )//对图像进行分割 connection(Region,

第一次接触HtmlAgilityPack是在5年前,一些意外,让我从技术部门临时调到销售部门,负责建立一些流程和寻找潜在客户,最后在阿里巴巴找到了很多客户信息,非常全面,刚开始是手动复制到Excel,是真尼玛的累,虽然那个时候C#还很菜,也想能不能通过程序来批量获取(所以平时想法要多才好).几经周折,终于发现了HtmlAgilityPack神器,这几年也用HtmlAgilityPack采集了很多类型数据,特别是足球赛事资料库的数据采集以及天气数据采集,都是使用HtmlAgilityPack,所以