作者:桂. 时间:2017-03-10  22:13:36 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6533579.html 声明:欢迎转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文作为:曲线拟合与分布拟合 一文的补充内容,主要介绍MATLAB直方图的绘制,以及对应归一化直方图的实现.全文分三部分简单介绍: 1)直方图(hist)绘制: 2)栅栏图(bar)绘制: 3)归一化直方图实现. 一.直方图(hist) 可以对hist的直方图进行限定,两种途径:个数模式(n

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

一.mapminmax Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1] 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间,此时对于模式识别或者其他统计学来说,数据应该是每一列是一个样本,每一行是多个样本的同一维,即对于一个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,样本数目是N,一共N列N个样本. 其主要调用形式有: 1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)     % 将矩阵的每一行压缩到 [

第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度会有差异.我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度的数据. 一种解决方法是用已有的数据训练一个

转自:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽

本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

第一节.神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型  人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfe

HOG(Histogram of gradient)统计图像局部区域的梯度方向信息来作为该局部图像区域的表征.HOG特征具有以下几个特点: (1)不具有旋转不变性(较大的方向变化),实际应用中不变性是通过采用不同旋转方向的训练样本: (2)不具有尺度不变性,其尺度不变性是通过改变检测图像的大小来实现的: 关于提取HOG特征,记录一下几点: 1. 在实现HOG特征提取过程中,必须了解几个概念:cell(单元),block(块),detectWin(检测窗口),它们之间的关系是:检测窗口中可以划分为

1. 常用激活函数  激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节,下面简要介绍常用的激活函数. (1) 线性函数 ( Liner Function ) (2) 斜面函数 ( Ramp Function ) (3) 阈值函数 ( Threshold Function ) 以上3个激活函数都属于线性函数,下面介绍两个常用的非线性激活函数. (4) S形函数 ( Sigmoid Function ) 该函数的导函数: (5) 双极S形函数  该函数的导函数: S形函数与双极S形函数的图像如下: 图3

1.创建高斯金字塔第-1组 1.1.将源图片转成灰度图 void ConvertToGray(const Mat& src, Mat& dst) { cv::Size size = src.size(); if (dst.empty()) dst.create(size, CV_64F); //[1]利用Mat类的成员函数创建Mat容器 uchar* srcData = src.data; //[2]指向存储所有像素值的矩阵的数据区域 pixel_t* dstData = (pixel_t

市面上有多款AI换脸的方法,笔者这里节选了Github那年很火的开源项目FaceSwap: (很早就实践了,但是忘记记录啦hhh,请勿用于不正当用途哦) 做了一篇详细教学,包括配置,参数设置,换脸效果经验之谈.感兴趣的学友可以留言一起交流. 先上成果展示下吧(垃圾显卡跑了2天,有条件好的显卡跑个1周估计效果会好一些): 配置部分 ok,为了实现换脸,我们先从安装到配置工具开始(配置好的请直接跳到第一步),以下请按步骤操作: 首先需要下载该项目,这里建议直接下载GUI版软件:https://fac

刚登上号,已经学了一半了,就从现在开始写吧 以前学过的东西老忘,所以就注册个账号就当做记笔记吧 MATLAB在原来的数组中增加新行 A=[A;B]%B是要增加的行: hist使用方法 y=4*rand(5000,1); hist(y)%把y中元素按10个等距的区间统计个数 结果 x0:0.1:4;y=4*rand(5000,1);hist(y,x)%按照x向量长度统计y中对应x区间元素个数 如果x为标量,即是一个常数,则按x的值分区间 x=0:0.1:4;y=4*rand(5000,1);%y1

matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

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

MATLAB实例:聚类初始化方法与数据归一化方法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 聚类初始化方法:init_methods.m function label=init_methods(data, K, choose) % 输入:无标签数据,聚类数,选择方法 % 输出:聚类标签 if choose==1 %随机初始化,随机选K行作为聚类中心,并用欧氏距离计算其他点到其聚类,将数据集分为K类,输出每个样例的类标签 [X_num,

  "hist" is short for "Histogram(直方图.柱状图)". 1.N = hist(Y) bins the elements of Y into 10 equally spaced containers and returns the number of elements in each Container.  If Y is a matrix, hist works down the columns. (将向量Y的元素平均分到十个等间隔的

function x = normalize(x, mu, sigma) x = bsxfun(@minus, x, mu); x = bsxfun(@rdivide, x, sigma); end 这里归一化使用的函数为: x′=x−μσ 还可根据具体问题,使用特定的归一化函数: (1)web's law normalization: x←x⋅log(1+∥x∥2/0.03)∥x∥2 (2)unit norm normalization: x←x∥x∥2 (3)no normalization

R3=; F=zeros(*R3+,*R3+); sigma=R3/; r=; :*R3+     :*R3+         r=(x-R3)*(x-R3)+(y-R3)*(y-R3);         F(x,y)=exp(-r/(*sigma*sigma));         K=K+F(x,y);     end end

一.mapminmax 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间,此时对于模式识别或者其他统计学来说,数据应该是每一列是一个样本,每一行是多个样本的同一维,即对于一个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,样本的个数是N,一共N个样本. 其主要调用方式有: 1.[Y, PS] = mapminmax(X, Ymin, Ymax) 2.[Y, PS] = mapminmax(X, FP) 3.Y =

function [m,n] = stamatrix(a) %网上找到的方法,感觉很巧妙 x=a(:); x=sort(x); d=diff([x;max(x)+1]); count = diff(find([1;d]));%列出每个元素出现的个数 m = x(find(d));%列出a中出现的元素 n = count; end clc; clear; a = [1:4;5:8;2 1 2 2;2 3 4 98] [m,n] = stamatrix(a); disp('b的第一行是a中的元素:b