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); %

localpathname为当前路径,需要保存图片的位置,根据自己的实际路径设置,usedpathname用来保存打开的文件位置,方便下次打开文件对话框以上次的路径为默认路径. global usedpathname; global localpathname; localpathname='D:\Program Files\MATLAB\R2013a\bin\毕业设计\图片\';if ~ischar(usedpathname)[filename, pathname, filterindex]

MATLAB坐标系中绘制图片 方法一 使用图片坐标循环的方式,代码如下. clear,clc,close all tic; map=imbinarize(imread('map.bmp'));%map is logical for i = 1:1000 for j = 1:1000 if map(i,j) continue; else plot(i,j,'LineStyle','none','Marker','.','Color','black'); hold on; end end end f

函数计算 触发式计算   日志  MP3 图片 合成视频 [start_time]:20120511 06:59:11 [20120511 06:59:11_0.4950568322522534]: [20120511 06:59:11_0.6700262379086077]:0.0M [oss_f]:articel_txt_mp3/uid123_untest_789.txt [20120511 06:59:11_0.36808242731641083]: [20120511 06:59:11_

均值是所有训练样本的均值,减去之后再进行训练会提高其速度和精度. 1.caffe下的均值 数据格式是二进制的binaryproto,作者提供了计算均值的文件compute_image_mean, 计算均值时调用: sudo build/tools/compute_image_mean examples/mnist/mnist_train_lmdb examples/mnist/mean.binaryproto 生成的均值文件保存在mean_binaryproto. 2.python格式下的均值(

作者:桂. 时间:2017-03-03  19:30:03 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6498318.html 前言 本文为MATLAB系列第四篇. 主要总结MATLAB图片保存的基本方法.主要为自己的学习总结,内容多有借鉴他人,在最后附上链接. 一.MATLAB图片保存方法 A-自带的save as指令/copy figure指令 在弹出的figure中,file—>save as ,选择保存的路径以及格式(可以保存为fig,eps,jpeg

一.上拉下拉注意事项 使用MJRefresh中的上拉控件自动设置透明 当请求下页数据通过page的时候,注意的是上拉加载更多数据失败的问题,下拉加载数据失败了,页数应该还原.或者是请求成功的时候再将页数修改 二.帖子中的日期显示问题(操作日期的两个类的使用) 期望达到的效果:如图 <1>NSDate -- 需要通过NSDateFormatter(日期格式类)将日期转换成相同的格式,才能相互运算,计算出来的时间间隔是以秒数来呈现的. <2>NSCalendar(日历类) -- 通过当

http://hi.baidu.com/dreamflyman/item/11e920165596280fd0d66d9f >> syms k;>> kfac=sym('k!');>> subs(kfac,k,10) ans = 3628800 >> subs('x!',10) ans = 3628800 其实,以上程序还可以求更大的数的阶乘,只不过即使算出来为Inf,似乎没有什么用处. http://www.zdh1909.com/html/matlab/

一.差分与微分 我自己的理解. 二.求解 2.1 矩阵 这就是matlab的计算结果.太小的话放大些: c = 4 5 9 7 2 1 5 2 6 >> [x,y]=gradient(c) x = 1.0000 2.5000 4.0000 -5.0000 -3.0000 -1.0000 -3.0000 0.5000 4.0000 y = 3.0000 -3.0000 -8.0000 0.5000 -1.5000 -1.5000 -2.0000 0 5.0000 先看x,x就是矩阵的横向梯度,怎

夜深人静时分,宿舍就我自己,只有蚊子陪伴着我,我慢慢码下这段文字............ 感觉知识结构不完善:上学期看论文,发现类间离散度矩阵和类内离散度矩阵,然后百度,找不到,现在学模式识别,见了,发现是数学公司,不过老师不讲........ 一.问题来源 今天有个意想不到的收货,下午讲课的时候遇到一个人主动加我,来自南京信息工程大学的某X(处于隐私保护,未经李某X同意,笔者不敢公开其信息),下面是他的话:很久没去博客园了....现在只有matlab版本的一些hash算法;我现在主要就是在研究

clc; clear all; num = 10; for i = 1 : num IM = imread(sprintf('E:\\TEST\\PtzTEST2015-8-9\\image1280x720\\morning\\0-1\\X\\%03d-1.jpg', i)); eval(sprintf('IM%d = IM;', i)); end str = 'save data.mat'; for i = 1 : num str = sprintf('%s IM%d ', str, i);

转换mp4到jpg格式的图片: % convert .mp4 to jpg picture t='C:\Documents and Settings\luokh\桌面\Matlab编程\Matlab编程\数据资料\finger.mp4'; obj = VideoReader(t); : frame = read(obj,i); temp=strcat('C:\Documents and Settings\luokh\桌面\Matlab编程\Matlab编程\数据资料\fingerOUT\',nu

实验的过程中,经常需要对所采集的数据进行频谱分析,软件的选择对计算速度影响挺大的.我在实验过程中,通常使用Origin7.5来进行快速傅里叶变换,因为方便快捷,计算之后,绘出来的图也容易编辑.但是当数据容量太大,达到100M大小,这时候使用Origin7.5进行快速傅里叶变换,运算速度非常慢,甚至运算不出来. 对大容量的数据进行快速傅里叶变换,我使用Matlab,运算速度比Origin7.5快很多.但是使用Matlab进行FFT时,需要进行一些小的处理,才能使运算结果与使用Origin7.5进行

matlab是标准的,numpy相当于转置后计算 >> x = [2,0,-1.4;2.2,0.2,-1.5;2.4,0.1,-1;1.9,0,-1.2] x = 2.0000    0            -1.4000 2.2000    0.2000    -1.5000 2.4000    0.1000    -1.0000 1.9000    0            -1.2000 >> cov(x) ans = 0.0492        0.0142      0

一重定积分 1. Z = trapz(X,Y,dim) 梯形数值积分,通过已知参数x,y按dim维使用梯形公式进行积分 %举例说明1 clc clear all % int(sin(x),0,pi) x=0:pi/100:pi; %积分区间 y=sin(x); %被积函数 z = trapz(x,y) %计算方式一 z = pi/100*trapz(y) %计算方式二  运行结果 被积函数曲线 2.[q,fcnt]= quad(fun,a,b,tol,trace,p1,p2...) 自适应sim

近日需要对excel的csv文件进行处理,求取某银行历年股价的均值方差等一系列数据 文件的构成很简单,部分如下所示 总共有接近七千行数据,主要的工作就是将其中的股价数据提取出来,放入一个数组之中,然后利用numpy模块即可求出需要的数据. 这里利用了csv模块来对文件进行处理,最终实现的代码如下: import csv import numpy as np with open('pingan_stock.csv') as csv_file: row = csv.reader(csv_file,

我这个计算得14通道,每个通道截取3000个数据得复杂度,最后将计算得出得数据存储到本地txt文档中 function LZC(data) % 计算一维信号的复杂度 % data时间序列 % lzc:信号的复杂度 data = data(:,1:3000); for i=1:14 MeanData = mean(data(i,:)); % 数据二值化处理,基于均值的二值化处理 b=(data(i,:)> MeanData); x(1:length(b))='0'; x(b)='1';%二值化后得

· 来源:http://emuch.net/bbs/viewthread.php?tid=2705843 杂志社对投稿图片的分辨率通常有如下要求: TIFF: Colour or greyscale photographs (halftones): always use a minimum of 300 dpi. TIFF: Bitmapped line drawings: use a minimum of 1000 dpi. 第一点说的是灰度图的dpi在至少300dpi以上,比如病理图片.电泳

本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形(准确的说,应该是闭合图像). 在Matlab2010a中可以实现. 附录效果图: %颗粒圆度 clear;close all; %% %读取源图像 I = imread('999.png'); figure;imshow(I); %% %灰度化.取反 h = rgb2gray(I); figure;imshow(h);%灰度图像 h = imcomplement(h);%取反 figure;imshow(h); %% %中值滤波.二值化 h = medf

在统计分析中,有时候需要计算矩阵每列非0元素的个数,可以用以下方法: 先用find找到每列不为0的元素index,然后用count计数. 假设有矩阵A[M,N], 结果存在countZeros countZeros=zeros(1,N); for i=1:M countZeros(i)=length(find(A(:,i)>0); end

% 读取图片 im = imread('路径') >> im = imread('ny.png'); % 显示图片 imshow(im) >> imshow(im) % 转换成灰度图 >> gray = rgb2gray(im); >> imshow(gray)