代码就下面一句话: pcode yourfile.m 生成的 yourfile.p就是你的加密文件,别人是看不到代码的,调用和m文件调用一样.

将srcimg文件下的bmp文件转为jpg图像,存放在dstimg文件夹下 str = 'srcimg'; dst = 'dstimg'; file=dir([str,'\*.bmp']); :length(file) img = imread( [str,'\',file(i).name]); imwrite(img, [dst,'\',file(i).name(1:end-4),'.jpg']); end

13.1 数据基本操作 本节介绍基本的数据操作,包括工作区的保存.导入和文件打开.13.1.1 文件的存储 MATLAB支持工作区的保存.用户可以将工作区或工作区中的变量以文件的形式保存,以备在需要时再次导入.保存工作区可以通过菜单进行,也可以通过命令窗口进行. 1. 保存整个工作区 选择File菜单中的Save Workspace As…命令,或者单击工作区浏览器工具栏中的Save,可以将工作区中的变量保存为MAT文件. 2. 保存工作区中的变量 在工作区浏览器中,右击需要保存的变量名,选择S

matlab提速技巧(自matlab帮助文件) 1.首先要学会用profiler.1.1. 打开profiler.To open the Profiler, select View -> Profiler from the MATLAB desktop, or type profile viewer in the Command Window. The MATLAB Profiler opens.在我的机器上是: 在matlab desktop下,Desktop->Profiler.在M文件编

http://blog.163.com/tawney_daylily/blog/static/13614643620111117853933/ 在编写一个程序时,经常需要从外部读入数据,或者将程序运行的结果保存为文件.MATLAB使用多种格式打开和保存数据.本章将要介绍 MATLAB中文件的读写和数据的导入导出. 13.1 数据基本操作 本节介绍基本的数据操作,包括工作区的保存.导入和文件打开.13.1.1 文件的存储 MATLAB支持工作区的保存.用户可以将工作区或工作区中的变量以文件的形式保

matalb具有灵活的图像处理,代码编写起来简洁而高效.而OpenCV具有很多成熟的计算机视觉算法,能够处理很多实时的识别处理等问题,而且代码运行起来效率很高.所以如何结合两者之间的优点,是让很多学术人员.及工程开发者趋之若鹜的事情.本例子,就是为了测试将opencv处理的结果存储入matlab能够处理的.mat文件,方便matalb能后期对数据进行更为灵活的操作而进行的.例子比较简单,但是本人也花费了大量时间测试成功. 测试程序下载地址为:Visual Studio 中同时使用OpenCV和m

(image = dir('D:\gesture\*.*'); % dir是指定文件夹得位置,他与dos下的dir用法相同. 用法有三种: 1. dir 是指工作在当前文件夹里 2. dir name指定某一个文件,name可以如*.txt 3. file=dir('filename’); 例如file=dir(fullfile(matlabroot,'toolbox/matlab/audiovideo/*.m')): Files = dir(fullfile('E:\\样本库\\2016090

(转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) 由于目前DPM模型训练的代码没有C++版本,至少我没看见opencv ccv conrib等一些库中都没有看到相关训练的部分倒都是有detector的部分),大部分人都是基于Matlab来做训练的,放到wnidows下用一些别的DPM的库或者自己C++实现,那么这些模型的文件类型大多都是XML的,网上现成的都比较混乱,看到o

MATLAB的mex文件是一种特征的函数封装形式,这类函数一般由C/C++语言编写的,经过MATLAB编译器处理而生成的二进制文件.它是可以被MATLAB解释器自动装载并执行的动态链接程序,类似于windows下的dll文件.在使用的时候也可以像普通的.m文件一样根据文件名来调用(但是看不到源码),mex文件比m文件具有更高的优先级,如果有两个同名的文件比如A.mexa64和A.m,会只调用A.mexa64而不调用A.m. mexa64是Linux64位下编译和使用的版本(不能在Windows下

读文件:  (0)自己添加 你可以将txt的一些文本数据直接拷贝到matlab窗口,然后保存为mat文件,下次就可以直接采用load函数了. (1)Load load 从Matlab的数据文件.mat中读取变量数据,也可以从.txt .dat等文件中读取数据.使用load命令读取数据以后在Matlab中数据变量和文件同名.例如使用“load data.txt”后数据变量名即为data. 需要注意的是文件格式的不同,文件格式分为二进制格式和ASCII格式两种.如果是二进制格式的文件,可以使用loa

% facebookX24.m clc; addpath('C:\Program Files\MATLAB\R2015b\toolbox\jsonlab-1.5'); % read .json json2data=loadjson('E:\JZChen\X24\museum_metadata.json'); Cameras_number = json2data.Informative.Cameras_number; % fprintf('%d',Cameras_number); % draw t

matlab建立菜单文件老是闪退,须用 matlab -desktop 完整配置 matlab.desktop [Desktop Entry] Name=MATLAB Exec=/usr/local/bin/matlab -desktop Terminal=false Type=Application Encoding=UTF-8 Categories=Application;Programming; StartupNotify=false

xml文件以文档对象模型表示,简称DOM(Document Object Model).在Matlab中,使用xmlread读取xml文件成DOM节点,对xml文件的操作转化成对DOM节点的操作,使用xmlwrite把DOM节点写入到xml文件中. Matlab写xml文件以个人信息为例,通常个人的信息包括姓名.性别.住址和电话等等,其中电话可能有多个,比如手机和座机,代码如下. % file namefilename = 'info'; % create documentdocNode = c

Code Analyzer and Profiler Matlab中,对写在m文件(.m文件)里的代码有分析的工具,可以进行优化,这里做一个简单的介绍. Code Analyzer Code Analyzer工具可以分析用户M文件中的错误或性能问题,使用时,用户先打开M文件,选择Tools菜单下的Code Analyzer项,然后Code Analyzer子菜单中选中“Show Code Analyzer Report”项即可,具体操作过程和结果可以看下图: 实际上,Code Analyzer分

鉴于以后的目标主要是利用现有的Matlab数据(.mat或者.txt),主要考虑python导入Matlab数据的问题.以下代码可以解决python读取.mat文件的问题.主要使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. # adapted from http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087 import scipy.io as sio   #import matplotlib

MATLAB数据采集的时候,往往需要把得到的数据保存下来. fid = fopen(文件名,‘打开方式’): 说明:fid用于存储文件句柄值,如果fid>0,这说明文件打开成功.打开方式有如下选择: ‘r’:只读方式打开文件(默认的方式),该文件必须已存在. ‘r+’:读写方式打开文件,打开后先读后写.该文件必须已存在. ‘w’:打开后写入数据.该文件已存在则更新:不存在则创建. ‘w+’:读写方式打开文件.先读后写.该文件已存在则更新:不存在则创建. ‘a’:在打开的文件末端添加数据.文件不存

csunking贡献,2015-9-22 1712 1.   概述 通过使用C/C++与Matlab混合编程,既可以享受到C代码快速执行的速度,又可以方便的使用Matlab众多的库函数和强大的绘图功能.让Matlab调用C函数是通过DLL文件实现的,而这个DLL的开发过程不仅仅可以使用Matlab自带的mex命令,还可以使用VC++开发环境,使用VC有很多好处,一是让我回到了原来熟悉的开发环境中,二能够使用更加标准的C++编译器,第三点也是最爽的,可以使用VC强大的调试功能. 此次文档更新时使用

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

/** * Created by hfz on 2016/2/23. */ import com.jmatio.io.*; import com.jmatio.types.MLDouble; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; public class matWriterTest { public static void main(String[] args) throws IOException { double[][

M文件中变量的检测与传递 可变数量的输入输出变量(varargin,vararout): Matlab的输入输出变量数量可变,并具有以下特点: 可变输入输出变量必须在正常变量之后 varargin和vararout本身为元胞数组 在函数调用时,会优先把变量赋予正常变量,在赋予varargin和vararout 可以使用vargin和varout获取实际的输入输出参数数量 例: function varargout = spirallength2(d,n,varargin) % 画出螺旋线或螺旋条

做图像处理实验,经常需要遍历当前文件下所有图片.matlab当然很早就考虑了这个问题,库函数dir就是完成这个工作的.函数返回的是一个存放所有目录下文件信息的结构体,通过遍历结构体就可以达到访问所有文件的目的了.具体实现见下面程序: imgPath = 'E:/imageData/'; % 图像库路径imgDir = dir([imgPath '*.jpg']); % 遍历所有jpg格式文件for i = 1:length(imgDir) % 遍历结构体就可以一一处理图片了 img = imre