图像乘除法运算涉及到immultiply.imdivide函数,实现代码如下: 1.图像之间的乘法运算 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 clear all; clc A=imread('ipexroundness_04.png');%读入原始图像赋值给A和B B=imread('ipexroundness_01.png'); C=immultiply(A,B); %计算A和B的乘法,计算结果返回给C A1=im2double(A); %将A和

”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’

转自:http://blog.csdn.net/fx677588/article/details/53301740 1. matlab图像保存说明 matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数,即1个字节),以此方式存储的图像称作8位图像,好处相比较默认matlab数据类型双精度浮点double(64位,8个字节),自然可以节省很大一部分存储空间.  详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中.例如,彩色图像像素大小是400*3

Matlab图像彩色转灰色 时间:2014年5月7日星期三 网上找的程序.实现图像彩色转灰色: I1=imread('C:\Users\Yano\Desktop\matlab\test1\4.jpg'); I2=rgb2gray(I1); figure(1) imshow(I1); title('源图像'); figure(2) imshow(I2); title('灰度图像'); 自己拍的几张图片,通过此程序转换成功: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nk

使用Levenshtein计算相似度距离,装下模块,调用下函数就好. 拿idf还得自己去算权重,而且不一定准确度高,一般做idf还得做词性归一化,把动词形容词什么全部转成名词,很麻烦. Levenshtein.distance(str1,str2) 计算编辑距离(也称Levenshtein距离).是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数,在其中的操作包括插入.删除.替换.如 例如将eeba转变成abac: ① eba(删除第一个e) ② aba(将剩下的e替换成a) ③ abac(在末尾插

matlab可以生成C++代码, 但是在涉及图像数据的时候,要注意数据格式的转换. 1. Matlab图像数据在内存中的存放顺序是R通道图,G通道图,B通道图.对于每个通道,数据存放是先列后行. 2. C++中,opencv Mat对象的数据存放顺序是先行后列,对于每个像素点,分别有r,g,b三个值. 3 . Opencv Mat 转matlab格式数据 对于opencv Mat图像,首先需要拆分成三个单通道图,然后分别进行转置,再按照R通道图,G通道图,B通道图的顺序把数据复制到一段连续空间.

来源:http://my.oschina.net/pathenon/blog/65210 1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.       也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同拥有的

#计算相似度 #欧式距离 # npvec1, npvec2 = np.array(det_a), np.array(det_b) # similirity=math.sqrt(((npvec1 - npvec2) ** 2).sum()) # print('similirity:',similirity) #余弦相似度 # def cos_sim(vector_a, vector_b): # """ # 计算两个向量之间的余弦相似度 # :param vector_a: 向量

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.2图像方差计算 /// <summary> /// /// </summary>Variance computing. /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static double GetVarianceProcess(WriteableB

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.3图像直方图计算 /// <summary> /// Get the array of histrgram. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static int[] GetHistogramArray(Wr

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.4图像信息熵计算 [函数代码] /// <summary> /// Entropy of one image. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static double GetEntropy(Writeab

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.5图像形心计算 /// <summary> /// Get the center of the object in an image. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static int[] CenterP

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.1图像均值计算 /// <summary> /// Mean value computing. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static double GetMeanProcess(WriteableBi

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.74图像凸包计算 /// <summary> /// Convex Hull compute. /// </summary> /// <param name="points">The source image points.</param> /// <param name="startPoints"></param> /// <para

MATLAB 赋值命令计算结果在命令窗口显示结果 MATLAB如何控制计算结果是否显示在命令窗口 在运算结方程或者设定参数后面加分号也就是 ; 命令窗口就不会显示这些参数或结果了.举个例子clcclear alla=78; %结尾加了";"所以输入结果不会显示在命令窗口b=26 %结尾没有加";"所以输入结果会显示在命令窗口c=a+b %结尾没有加";"所以输入结果会显示在命令窗口d=a*b; %结尾加了";"所以输入结果不会

1. 自然地使用[CLS] 2. cosine similairity 3. 长短文本的区别 4. sentence/word embedding 5. siamese network 方式 1. 自然地使用[CLS] BERT可以很好的解决sentence-level的建模问题,它包含叫做Next Sentence Prediction的预训练任务,即成对句子的sentence-level问题.BERT也给出了此类问题的Fine-tuning方案: 这一类问题属于Sentence Pair C

TF-IDF的向量表示的稀疏问题 之前在看tf-idf代码时候思考了一个问题,不知道对于初学的大部分同学有没有这样一个疑惑,用tf-idf值构成的向量,维度可能跟词表的大小有关,那么对于一句话来说,这样的向量表示是不是太稀疏了? 例如,对于下面的数据(文档),词表大小为32个词,那么我们每一句话(eg:['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'])将用32维的向量表示,但是这句话中只涉及7个词,其余25个位置全为0,这样岂不

EUL = C - H 其中EUL表示欧拉数  C表示对象数 H表示孔洞数 欧拉数常用来识别数字: 识别数字 8 ,8 的欧拉数为 -1 ,不同于0,1,2,3,4,5,6,7,9 close all;clear all;clc; % 识别数字8 I = imread('8.jpg'); K = im2bw(I); J = ~K; %图像取反 EUL = bweuler(J); figure; subplot(131);imshow(I); subplot(132);imshow(K); sub

一.极限问题的解析解 1.1 单变量函数的极限 格式1: L= limit( fun, x, x0) 格式2: L= limit( fun, x, x0, ‘left’ 或 ‘right’) >> syms x a b; >> f=x*(1+a/x)^x*sin(b/x); >> L=limit(f,x,inf) L = b*exp(a) 可以结合函数图像来观察. 1.2 多变量 格式: L1=limit(limit(f,x,x0),y,y0) 或 L1=limit(l

1．MATLAB支持的几种图像文件格式: ⑴JPEG(Joint Photogyaphic Expeyts Group):一种称为联合图像专家组的图像压缩格式. ⑵BMP(Windows Bitmap):有1位.4位.8位.24位非压缩图像,8位RLE(Run length Encoded)的图像.文件内容包括文件头(一个BITMAP FILEHEADER数据结构).位图信息数据块(位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表)和图像数据. ⑶PCX(Windows Paintbru

matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化一.为什么归一化1.   基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响.也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变量,从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的. 因为我们这次的图片有好多都是一个系列的,所以老师把这个也作为我研究的一个方向. 我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰.2.matlab里图像数据有时候必须是浮