1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects. 

char:Convert to character array,转换为字符数组:matlab 下没有 str 字符串类型转换: char(0-255) ⇒ ASCII 码的转换: im2double(): 将 intensity image (0-255,uint8 的整型类型)转换为 0-1 的 double 类型(double precision,双精度): 0. ismatrix() ismatrix 对于三维的矩阵返回值为 logical false.只在一种情况下返回值才为 true,

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图像处理基础 2.2.1 图像文件格式及图像类型 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

clear all; clc; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %数据初始化 Data=zeros(,); %加噪声 : Data(,i)=; Data(,i)=; Data(,i)=; end : p=unifrnd(,); a=unifrnd(,*pi); b=unifrnd(,pi); Data(,i)=p*sin(a)*cos(b); Data(,i)=p*sin(a)

1.2MATLAB数值数据 l  数值数据类型的分类 l  数值数据的输出格式 l  常用数学函数内部函数 1．数值数据类型的分类 l  整型 l  浮点型 l  复数型 (1)整型 1．数值数据类型的分类 无符号整数:无符号8位整数.无符号16位整数.无符号32位整数. 无符号64位整数. (按分配字节数) 带符号整数:带符号8位整数.带符号16位整数.带符号32位整数. 带符号64位整数. 无符号8位整数数据范围:00000000~11111111(0~2^8-1).  带符号8位整数数

1. 杜克大学数据(DukeMTMC-reID) DukeMTMC 数据集是一个大规模标记的多目标多摄像机行人跟踪数据集.它提供了一个由 8 个同步摄像机记录的新型大型高清视频数据集,具有 7,000 多个单摄像机轨迹和超过 2,700 多个独立人物,DukeMTMC-reID 是 DukeMTMC 数据集的行人重识别子集,并且提供了人工标注的bounding box. 目录结构 DukeMTMC-reID ├── bounding_box_test ├── 0002_c1_f0044158.j

数据集简介 Market-1501 数据集在清华大学校园中采集,夏天拍摄,在 2015 年构建并公开.它包括由6个摄像头(其中5个高清摄像头和1个低清摄像头)拍摄到的 1501 个行人.32668 个检测到的行人矩形框.每个行人至少由2个摄像头捕获到,并且在一个摄像头中可能具有多张图像.训练集有 751 人,包含 12,936 张图像,平均每个人有 17.2 张训练数据:测试集有 750 人,包含 19,732 张图像,平均每个人有 26.3 张测试数据.3368 张查询图像的行人检测矩形框是人

1.2MATLAB数值数据 数值数据类型的分类 整型 浮点型 复数型 1. 整型 无符号整数(uint) 无符号8位整数 0000 0000 - 1111 1111 (0 ~ 28-1[256]) 无符号16位整数 (0 ~ 216-1) 无符号32位整数 (0 ~ 232-1) 无符号64位整数 (0 ~ 264-1) 带符号整型(int) 带符号8位整数 1000 0000 ~ 0111 1111 (-27 ~ 27-1 ) 带符号16位整数 (-215 ~ 215-1 ) 带符号32位整数

1第一次作业 1.1题目描述 对形如4*x+x^2+x的多项式求导. 1.2类图 1.3度量分析 在完成第一次作业时,我的写法没有特别的"面向对象".唯一封装起来的是Node,代表多项式的一个项.PolyDerivation是一个方法庞杂的类,先判断输入是否合法,再将多项式拆分成独立的项,接着求导,同时也包含了程序的入口main.这无疑是一个面向方法的写法. 写valid方法判断合法性的时候,经历过一次波折.一开始的思路是用一个很长的大正则表示出整个多项式,写完发现超过了100个字符,

依然是计算几何. 射线法判断点与多边形关系原理如下: 从待判断点引出一条射线,射线与多边形相交,如果交点为偶数,则点不在多边形内,如果交点为奇数,则点在多边形内. 原理虽是这样,有些细节还是要注意一下,比如射线过多边形顶点或射线与多边形其中一边重合等情况还需特别判断. 这里就不特别判断了,因为我只是熟悉原理,并不是实际运用. 好吧,我实际是太懒了,不想判断了. 结果如下: 结果图和线性分类器的组合有几分相似. matlab代码如下: clear all;close all;clc; polyn=

如何判断一个点在多边形内部? xv= [0 3 3 0 0]; %x坐标 yv= [0 0 3 3 0];%y坐标 x=1.5; y=1.5; in=inpolygon(x,y,xv,yv) plot(xv,yv,x(in),y(in),'.r',x(~in),y(~in),'.b') in=1; xv= [0 3 3 0 0]; %x坐标 yv= [0 0 3 3 0];%y坐标 x=4; y=4; in=inpolygon(x,y,xv,yv) plot(xv,yv,x(in),y(in),

转载自:http://www.52souji.net/point-within-a-polyhedron/ 我遇到的一个实际问题是:要在空位区域随机放置一定数量的原子,这些原子在空位区域任何一处存在的概念是相同的.空位区域是由包围这个空位周边的一些原子定义的. 如果这个空位区域是一个标准的长方体,那么问题就比较简单,只需要产生随机数,然后再将随机数沿着基矢方向进行相应的缩放. 对于不规则的空间区域,也可以采用类似的思想:将空位区域(多面体)扩大到一个长方体,即长方体刚好是多面体的包络.然后在长方

matlab怎样看图像是彩色还是灰度_莹莹_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_76088a1f0101diq0.html 解决一: isrgb(A) 如果A是RGB图像返回1,否则0:isgray(A) 同:lol 解决二: imread图片后在matlab界面的左边会显示读取的图像矩阵如果是灰度图像 那么是a*b如果是彩色图像 那么是a*b*3 判断图像是灰度还是彩色: rgb=imread(file); %读入图像mysize=size(rgb);if

(转自) http://wenku.baidu.com/view/1d55480fbe1e650e52ea99a3.html %filename:manwoman.m %different man from woman. %=========================================================== clear; % [x,fs,bits]=wavread('d.wav', [1 5000]);       % 读入声音文件(*.wav)   [x,fs

set(gcf,'WindowButtonMotionFcn',@get_cur_positon); 其中第二项是判断鼠标移动的属性参数,第三项为回调函数 et. main.m clear;clc;setptr(gcf,'modifiedfleur');set(gcf,'WindowButtonMotionFcn',@get_cur_positon); function get_cur_positon function get_cur_positon(~,~) pt = get(gca,'Cur

当前目录中包含以下文件及文件夹: startup.m win64/ … 判断当前目录中是否存在startup.m文件 if ~exist('startup.m','file')==0    error(display('no startup.m file')); end 判断当前目录中是否存在win64文件夹,若不存在则创建 if ~exist('win64','dir')==0    mkdir('win64'); end

如题: function X = IsStrictDiagMatrix(A) % input: A matrix % output: The matrix after transformation % if the matrix is not a square matrix, return error if size(A, 1) ~= size(A, 2) error('It is not a square matrix'); end % get the size of A and set th

inpolygon -Points inside polygonal region Syntax IN = inpolygon(X,Y,xv,yv)[IN ON] = inpolygon(X,Y,xv,yv) Description IN = inpolygon(X,Y,xv,yv) returns a matrix IN the same size as X and Y. Each element of IN is assigned the value 1 or 0 depending on

SSE和RMSE比较小 拟合度R接近于1较好 * 统计参数模型的拟合优度 1.误差平方和(SSE) 2. R-Square(复相关系数或复测定系数) 3. Adjusted R-Square(调整自由度复相关系数) 4.Root mearn squared error(RMSE),(均方根误差)

(一)参考文献:https://www.ilovematlab.cn/thread-48319-1-1.html (二) clc clear a = exist('a') ans =1 clc clear exist('a') ans =0