可以证明,最简单的各向同性微分算子是拉普拉斯算子.一个二维图像函数 f(x,y) 的拉普拉斯算子定义为 ​ 其中,在 x 方向可近似为 ​ 同理,在 y 方向上可近似为 ​ 于是 我们得到满足以上三个公式的两个变量的离散拉普拉斯算子是 ​ 拉普拉斯变换所对应的滤波器模板为: 0 1 0 1 -4 1 0 1 0 使用matlab利用拉普拉斯算子试着提取一下图像的边缘 %使用拉普拉斯算子实现图像的边缘提取 close all;clear all;clc; I=imread('liftingbody

平台:matlab2016b matlab自带一个cifar10Net工具可用于深度学习. 图片标注 这里使用的是matlab自带的工具trainingImageLabeler对图像进行roi的标注. 选择AddImages将要训练的图片放进去(可以放入多张图片),在ROI Label区域右键可以选择改变label 的color和name,如果要训练多个类,也可以点击Add ROI Label来添加label. 所有图像标注完成后点击Export ROIs后会得到一个table(或stuct)变

c++中带返回值函数没写return能通过编译但运行时会出现奇怪问题 例如: string myFunc(){ theLogics(); } 发现调用: myFunc(); 崩溃. 但调用: cout<<"hi"<<endl; myFunc(); cout<<"hi2"<<endl; 运行正常.

matlab 中自带的函数就不必怀疑. princomp:principal componet analysis (PCA). [COEFF,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X); 参数: %%%%%%%%%%%%%%%%%% INPUT: X是数据:n*p,其中n代表样本个数,p代表特征维数 %%%%%%%%%%%%%%%%%% OUTPUT: COEFF: 协方差 p*p,投影矩阵 SCORE:投影之后的数据.如果样本个数<=特征维数,有一个有意思的 现象:SC

PCA基本流程: 1.训练集矩阵算协方差矩阵A; 2.算协方差矩阵特征值与特征向量; 3.按特征值的大小排列特征矩阵,得B,对应的特征值(按从大到小排列)组成向量a; 4.A*B得到去关联的新矩阵C,A与C的对应位置物理意义相同(指样本维度和样本数),但是去掉了关联,并且按特征贡献度大小排列; 5.选贡献度百分比或降维后的维度.例如百分之90,则是取满足sum(a(1:n))/sum(a)>90%的最小的n:如果直接定降维后的维度,则直接设置个n; 6.任一样本的降维公式相同,对于样本x:x*B

很方面的,懒得自己写了. clc   clear all     load('wdtFeature');         %   训练样本:train_data             % 矩阵,每行一个样本,每列一个特征   %  训练样本标签:train_label       % 列向量   %  测试样本:test_data   %  测试样本标签:test_label    train_data = traindata'    train_label = trainlabel'    

clc,clear all; point=[1.40000000000000,0.200000000000000;1.40000000000000,0.200000000000000;1.30000000000000,0.200000000000000;1.50000000000000,0.200000000000000;1.40000000000000,0.200000000000000;1.70000000000000,0.400000000000000;1.40000000000000,0

这个函数的功能是能自动搜索参数的取值,从而使得方程的误差最小. 效果如下 代码如下 %% Optimal Fit of a Non-linear Function % This is a demonstration of the optimal fitting of a non-linear function to a % set of data. It uses FMINSEARCH, an implementation of the Nelder-Mead simplex % (direct

前言 对前面的东西更新了一下.地方包括: 1.GUI的更新,更友好的用户界面 2.支持用手直接画车辆区域,并且识别出来 3.将proposal.detect.fine-grained classification三个步骤分离 4.在传入Classification Net的时候,不再循环传入分类,而是将检测出的proposal一起截取形成一个image4d,共同传入alexnet.此举是为了加速. Github https://github.com/ChenJoya/Vehicle_Detect

80元,当然我不觉得我带的徒弟比花了1万多在培训班学习的学生差,你努力了.会比他们出色的多.等你学有所成.相同能够成为jeecg核心成员之中的一个.一起构建Java学习平台.你也能够成为非常好的师傅.带出一批更优秀的徒弟,让开源社区建设得更美好,你的付出和你的回报成正比.    每天下午8点到晚上10点都有空,上午工作最忙碌. 我教给你的经验或许对你以后的人生是一笔財富,我们也是朋友,我也会挖掘有潜力的学员增加JEECG开源社区,假设有好的工作岗位我也会给你推荐. 交流QQ群:39596137/

clear,clc nt=735;ny=73;    %2.5*2.5格点的nx=144;    %2.5*2.5格点的f=netcdf('air.mon.mean.nc','nowrite');tt=f{'air'}(:);close(f)fid=fopen('a5.grd','w');  for it=1:nt     for j=1:ny        for i=1:nx         count= fwrite(fid,tt(it,j,i),'float');%根据例子这里用原始的数

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获!

如何在 Matlab 中绘制带箭头的坐标系 如何在 Matlab 中绘制带箭头的坐标系 实现原理 演示效果 完整代码 实现原理 使用 matlab 的绘制函数时,默认设置为一个方框形的坐标系, 图1 如果想要绘制的如下图所示中的带箭头的坐标系,需要如何实现呢? 图2 这里首先介绍 Matlab 自带的一个图窗标注函数 annotation,具体用法请点击查看文档,简而言之,该函数可以在图窗指定位置绘制图形(箭头,矩形,椭圆等)或文字.其中绘制箭头的调用格式为 arrow_obj = nnotat

本文分四步走策略:第一,Matlab是个什么玩意:第二,为什么要学Matlab:第三,怎样轻松.无痛.少走弯路地学习Matlab:第四,怎样写一个Matlab的Hello World.通过这四步走,达到初步搞清楚Matlab是啥的地步. Matlab是个什么玩意 本人也是多年前在学习信号系统这门课的时候使用过Matlab,记得当时是用它来做一些求微分方程.傅里叶变换.拉普拉斯变化等等之类的事情,只是觉得它非常厉害,是一个万能的计算器,能算各种手工算起来超复杂的数学运算,包括但不限于下列功能: 基

1         图像增强 1.1            直方图均衡化 对于灰度图像,可以使用直方图均衡化的方法使得原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图. 代码如下: I2=histeq(I1); figure,imshow(I2); figure,imhist(I2); 原图像为lena的图片,经过直方图均衡化后的图片为Figure 1. Figure 1 原图灰度直方图请参见:MATLAB数字图像处理(一)基础操作和傅立叶变换,经过修正后的灰度直方图为Figure 2: Figure 2

实验一图像的滤波处理 一.实验目的 使用MATLAB处理图像,掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用,对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较,体会不同大小的掩模对图像细节的影响. 二.实验内容 使用n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理.观察处理前后图像效果,分析实验结果和算法特点. 三.实验原理 1.均值滤波器(平滑线性滤波器):其响应是包含模板内像素平均值,低通滤波器. R = (领域内所有点的值*对应点的掩模系数之和)/(掩模系数之

Matlab的优势在于向量操作,字符串操作往往费时费力,但是如果能充分利用Matlab自带的一些函数,也可以取得不错的效果.下面就介绍一下字符串数组查找的小技巧. 字符串数组我通常会选择应用cell格式保存,下面的分析也是建立在这个前提下. [1] strcmp() 函数 strcmp() 函数的基本功能是比较两个字符串是否相等,其基本用法是: TF = strcmp(s1,s2); 但是,如果我们要查找字符串数组中等于某字符串的索引时,该如果操作?strcmp() 函数也提供了这个功能,用法相

更多内容请参考http://cn.mathworks.com/help/stats/index.html?s_cid=doc_ftr. Naive Bayes(朴素贝叶斯) Factor = NaiveBayes.fit(train_data, train_label); Scores = posterior(Factor, test_data); [Scores,Predict_label] = posterior(Factor, test_data); Predict_label = pre

阅读目录 前言 Matlab的开发环境与简单介绍 Matlab的常见命令 Matlab的灵魂-矩阵操作 Matlab的.m或.fig的编程与技巧 从大二开始接触到matlab,讲真,这是一个我觉得很良心的一个平台,之所以这样认为是因为matlab有个help功能,这里可以查询到所有的函数以及关键字的使用方法,但是可惜是英文版的,就比较难找到自己想要的函数功能,长时间里自己都是在百度里将自己所需要的函数功能说出,然后百度,一般都能找到,我觉得很有用的一个matlab论坛平台是MATLAB中文论坛,

MATLAB地图工具箱学习总结(四)自定义投影 这是本系列的最后一篇文章,准备给大家讲讲自定义投影怎么做.在做这项作业的时候,自己也是花了不少时间,将所有地图投影源文件都看了一遍,简单分析了一下源代码,就开始着手修改了.虽然也曾画出了一些奇形怪状的“艺术品”,但最终还是找到了画图的一些诀窍,使得自定义出来的投影即使会有bug,但大体上还算能看得过去. 在这里呢,我就想以最简单的一个地图投影源文件开始介绍怎么修改. 首先,让我们找到自己MATLAB安装目录,依次点击toolbox->map->m

最近在做计算,写了一些matlab代码,脑壳还疼,所以决定发挥一下逗B精神,写一个程序玩一下. 想了想,既然写代码的时候喜欢听歌,而且我的电脑打开网易音乐的速度巨慢(不知道为什么..),那些一个程序直接播放音乐多好,以后就不用打开那么多软件了. 嗯,这是一个挺有意思的东东... 好吧,这是研究背景......明显已经中毒了...不过写的好low. 言归正传,首先发现的sound函数,而且matlab自带一些声音,比如 load('train'); sound(y,Fs)%y,Fs are mat