此程序为优化后的分水岭算法,避免了图像过分割 I= imread('D:\Images\pic_loc\1870405130305041503.jpg'); imshow(I); h=fspecial('sobel'); %h = fspecial(type) creates a two-dimensional filter h of the specified type. fspecial returns h as %a correlation kernel, which is the app

转载请注明http://www.cnblogs.com/igoslly/p/6824544.html 史密斯实验II PART I 分水岭实验 两种选项 A 50%没钱,50% 45元 B 获取固定数额 共14种情况 1 2 3 . . 13 14 A A A . . A A 42 39 36 . . 6 3 给出选择A\B的区间 分水岭 如例1,选B有42元,选A仅有50%多赚3元 如例14,选B只3元,选A有50%45元 不如博一把 分水岭决策:牺牲多少钱值得一博(¥20) B很小 人着眼于

参考原理博客地址https://blog.csdn.net/u013713294/article/details/53407087 一.基本原理 在信息论中,熵是对不确定性的一种度量.信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大. 根据熵的特性,可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响(权重)越大,其熵值越小. 二.熵值法步骤 1. 选取n个国家,m个指标,则为第i个国家的第j

作者:张世琛 函数的导数 $$ 求函数y=log(x+\sqrt{1+x^2})的一阶和二阶导数 $$ syms x; y=log(x+sqrt(1+x^2)); dydx=diff(y,x); dydx=simplify(dydx) dydx2=diff(y,x,2); dydx2=simplify(dydx2) 隐函数求导 $$ 设e^{y}+xy-e=0求\frac{dy}{dx}\ 公式\frac{dy}{dx}=-\frac{f_{x}}{f_{y}} $$ syms x y; f=e

一.下载OSM数据 首先从OpenStreetMap官网下载我们需要的实验数据,这里我选择清华和北大校园作为本次实验数据 二.数据处理 将我们下载的实验数据导入ArcGIS.由于OSM数据是.osm格式,因此导入ArcGIS之前需要将其转换为.shp格式,具体方法见:关于openstreet map的osm文件转shp文件方法(附arcgis10.2插件) 可以看到,面状数据中除了建筑物之外还有植被.水体等.因此为了实现对建筑物的简化,我们需要将建筑物单独从面状数据中筛选出来. 打开面状数据的属

// watershed_test20140801.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // // ch9_watershed image // This is an exact copy of the watershed.cpp demo in the OpenCV ../samples/c directory // // Think about using a morphologically eroded forground an

Gabor变化属于加窗傅里叶变换,Gabor函数可以在频域不同尺度.不同方向上提取相关的特征.Gabor函数与人眼的生物作用相仿,所以经常用于纹理识别上,并取得了较好的效果. 二维Gobor滤波函数: ​ 其中: xp = x*cos(theta)+y*sin(theta) yp=y*cos(theta)-x*sin(theta) function [ G,gabout ] = gaborfilter(I,Sx,Sy,f,theta) % gaborfilter定义,I为输入图像,Sx.Sy是变

https://blog.csdn.net/u011511601/article/details/72843247 MeanShift图像分割算法:大概是将复杂的背景,通过粗化提取整体信息,进而将图像分割. 接下来我想,将会抽出一部分时间,研究一下这个算法,以最终实现手势形状提取. <Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Aalysis>一文中,利用Meanshift算法分割图像,大体类似于这样的效果: 看到一篇非常好哒博文 me

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我

所谓图像分割指的是根据灰度.颜色.纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性.我们先对目前主要的图像分割方法做个概述,后面再对个别方法做详细的了解和学习. 一.图像分割算法概述 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较,最后将像素根据比较结果分到合适的类别中.因此,该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值. 2.基于边

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我

https://www.cnblogs.com/zyly/p/9392881.html 所谓图像分割指的是根据灰度.颜色.纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性.我们先对目前主要的图像分割方法做个概述,后面再对个别方法做详细的了解和学习. 回到顶部 https://www.cnblogs.com/zyly/p/9392881.html 一.图像分割算法概述 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征

一.连续时间信号的表示: 1.向量表示法: 在MATLAB中,是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似表示连续信号,当取样时间间隔足够小时,这些离散的样值就能较好地近似出连续信号. 对于连续时间信号f(t),一般是用两个行向量f和t来表示.t=t1:p:t2 ,t1 表示的是信号的起始时间,t2为终止时间,p为时间的间隔.而f为连续时间f(t)在向量t所定义的时间范围内对应的样值. 2.符号运算表示法: 使用sym定义变量,然后进行表示. Eg:分别采用上述两种方法画出抽样信号: clear al

1. 实验类别 设计型实验:MATLAB设计并实现基于DCT的图像数字水印算法. 2. 实验目的 了解基于DCT的图像数字水印技术,掌握基于DCT系数关系的图像水印算法原理,设计并实现一种基于DCT的数字水印算法. 3. 实验条件 (1) Windows 2000或Windows Xp以上操作系统: (2) MATLAB 6.5以上版本软件: (3)图像文件 4. 实验原理  基于DCT的图像数字水印 在信号的频域(变换域)中隐藏信息要比在时域中嵌入信息具有更好的鲁棒性.一幅图像经过时域到频域的

1. 实验类别 设计型实验:MATLAB设计并实现基于LSB的图像数字水印算法. 2. 实验目的 了解信息隐藏中最常用的LSB算法的特点,掌握LSB算法原理,设计并实现一种基于图像的LSB隐藏算法. 3. 实验条件 (1) Windows 2000或Windows Xp以上操作系统: (2) MATLAB 6.5以上版本软件: (3)图像文件 4. 实验原理  基于LSB的图像数字水印 任何多媒体信息在数字化时都会产生物理随机噪声,而人的感官系统对这些随机噪声并不敏感.替换技术就是利用这个原理,

Java编程思想-八皇后问题(数组法.堆栈法) 实验题目:回溯法实验(八皇后问题) 实验目的: 实验要求: 实验内容: (1)问题描述 (2)实验步骤: 数组法: 堆栈法: 算法伪代码: 实验结果: 实验代码: 出现的问题: 问题一:条件检查 问题二:数组法 跳出循环情况分析 实验心得: 实验题目:回溯法实验(八皇后问题) 实验目的: (1) 掌握回溯法求解问题的思想 (2) 学会利用其原理求解相关问题 实验要求: 使用贪心法求出给定图各点的最短路径,并计算算法的执行时间,分析算法的有效性.利用

MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 1 MATLAB 音频相关函数 1 MATLAB 处理音频信号的流程 2 音量标准化 2 声道分离合并与组合 3 数字滤波 3 数据转换 5 基于MATLAB 的数字滤波实验6 MATLAB 音频相关函数 声音数据输入输出函数: 可以方便地读写au和way文件,并可控制其中的位及频率. wavread()和wavwriteO. 声音播放: wavplay():播放wav声音文件.当然,也可以把处理后的 wav文件

概率论和数理统计实验(matlab中实现) 一.伯努利分布 R=binornd(N,P); //N,P为二次分布的俩个参数,返回服从参数为N,P的二项分布的随机数,且N,P,R的形式相同. R=binornd(N,P,m); //m是一个1*2向量,它为指定的随机数的个数,其中N,P分别代表返回值R中行与列的维数: R=binornd(N,P,m,n); //m,n分别表示R的行数与列数: 例:一个射击手进行射击比赛,假设每枪射击命中率为0.45,每枪射击10次,共进行10万轮,就可以用matl

一.平稳随机过程 1.严平稳随机过程 clc clear n=0:1000; x=randn(1,1001); subplot(211),plot(n,x); xlabel('n');ylabel('x(n)'); grid on subplot(212),hist(x,50) grid on 2. 3.随机相位正弦信号 3.1 %随机相位正弦信号clc clear t=0:0.01:30; w=pi/2; x1=cos(w*t+2*pi*rand*ones(1,3001)); x2=cos(w

在监督学习中,有标签信息协助机器学习同类样本之间存在的共性,在预测时只需判定给定样本与哪个类别的训练样本最相似即可.在非监督学习中,不再有标签信息的指导,遇到一维或二维数据的划分问题,人用肉眼就很容易完成,可机器就傻眼了,图(1)描述得很形象. 但处理高维度的数据,人脑也无能为力了,最终还是得设计算法让机器来完成.如何将所有样本分成若干个类簇(cluster),并且每个类簇中的样本具有更高的相似度,这就是聚类分析算法的终极目标.这里以最经典的K-means算法为切入点进行说明. K-means算