使用MATLAB实现图像的识别,这是MATLAB官网上面的例子,学习一下. http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/image-category-classification-using-bag-of-features.html 这个算法叫做a bag of features approach for image category classification,用于识别小图片里面的是小狗.小猫.还是火车.船等. 首先要下载原材料,用于训练 % L

引言:一个MV视频是有很多帧图像组合而成的,而一支MV是有多少个分镜头场景组合而成的呢?由MATLAB如何自动实现? 以<Love You Like A Love Song>的MV为例(这里合成帧设置为了12帧/秒,选择合成-->添加到渲染队列-->输出设置为JPEG序列-->点击渲染 一共2640张图片) 导入MATLAB 根据图像相似性进行分类(两两对比,一次对比,如果两帧不相似而且与前面几类都不相似,就新建一类,看总共可以分为几类.每一类有多少帧,哪里帧.) 视频分析-

FIRST & BEST SOLUTION clear all; clc; I_rgb=imread('dog.jpg'); figure();imshow(I_rgb);title('原始图像'); %去噪 filter=ones(5,5); filter=filter/sum(filter(:)); denoised_r=conv2(I_rgb(:,:,1),filter,'same'); denoised_g=conv2(I_rgb(:,:,2),filter,'same'); denoi

Train Stacked Autoencoders for Image Classification 1. 加载数据到内存 [train_x, train_y] = digitTrainCellArrayData; % 并随机选择显示 100 副图像, n = 100; idx = randi([1, size(train_x, 2)], n); for i=1:n subplot(10, 10, i), imshow(train_x{idx(i)}); end 2. 定义并训练 autoen

此篇讲述在matlab中,如何将训练好的model用于图像分类.将以mnist为例,主要用到caffe-master\matlab\demo 下的classification_demo.m ,可参考我之前的博客 [caffe-windows] caffe-master 之 classfication_demo.m 超详细分析 (http://blog.csdn.net/u011995719/article/details/54135189) 首先贴大神的博客:http://blog.csdn.n

2010年11月19日 ⁄ 技术, 科研 ⁄ 共 1296字 ⁄ 评论数 26 ⁄ 被围观 4,150 阅读+ 由于自己以前发过一篇文章讲bow特征的matlab代码的优化的<Bag-Of-Words中K-Means聚类的效率优化>,其中的代码也用过Spatial Pyramid Code的代码里面的几个函数,不过大部分还是根据本地的需要,根据大数据量计算的需要自己整合修改的,经过不少同学的改错,现在已经基本没有错误了,注释没怎么写,以后慢慢补上,如果有什么问题可以交流. 下载地址是我的实验室

前言,好久不见,大家有没有想我啊.哈哈.今天我们来随便说说卷积神经网络. 1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用,卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积,从图像像素中提取图像特征,这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式.另外,卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小,简化了网络模型,提高了训练的效率. 2 卷积神经网络的架构 卷积神经网络与原始神经网络有什么区别呢,现在我分别给他们的架构图. 图 1 普通深度

想自己动手写一个CNN很久了,论文和代码之间的差距有一个银河系那么大. 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念是指convolution+pooling,有些地方会把convolution和pooling分别作为两层看待. 1.CNN的结构 这个两层CNN的结构如下: 图一

一个朋友让帮忙做图像分类,用FCM聚类算法,网上查了一下,FCM基本都是对一幅图像进行像素的分类,跟他说的任务不太一样,所要做的是将一个文件夹里的一千多幅图像进行分类.图像大概是这个样子的(是25*25的小图像): 自己写太麻烦,我花了些时间在GitHub上找了FCM的算法,有一个比较合适的算法,链接如下:https://github.com/HosseinAbedi/FCM ,这个代码本来是用FCM处理鸢尾花分类的,输入是鸢尾花的四个特征,输出是三个预测类别.因为图像就是矩阵,矩阵也是多维向量

算法没有和图像处理直接相关,不过对于图像分类中的模式识别相关算法,也许会用到这个优化算法. 算法步骤: 1.首先确定粒子个数与迭代次数. 2.对每个粒子随机初始化位置与速度. 3.采用如下公式更新每个粒子的位置与速度. Px=Px+Pv*t; %位置更新公式 Pv=Pv+(c1*rand*(Gx-Px))+(c2*rand*(PBx-Px)); %速度更新公式 这里c1和c2是加速因子,和梯度下降算法那里的加速因子我感觉很类似. Gx是粒子群中最佳粒子的位置,PBx为当前粒子最佳位置. 4.每次

MATLAB常见的学习率下降策略 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 几种常见的学习率下降策略(learning rate decay strategy) t:自变量,迭代次数,λ(t):因变量,学习率,T:常量,最大迭代次数,其他参数均为常量,可自行设定.可以设定初始学习率λ(0): 1) exp 2) inv 3) plot 4) sigmoid 5) cosine_decay 6) Gaussian 2. MATLAB程序 fun

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

Matlab是学术界非常受欢迎的科学计算平台,matlab提供强大的数据计算以及仿真功能.在Matlab中数据集通常保存为.mat格式.那么如果我们想要在Python中加载.mat数据应该怎么办呢?所以今天就给大家分享一个使用python加载.mat数据的方法.我将使用Stanford Cars Dataset数据集作为例子为大家演示使用方法. 数据集 Stanford Cars Dataset数据集是一个关于车辆图像分类的数据集,该数据集保存格式为.mat形式.数据及下载地址为: https:

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta

工作需要在MATLAB中绘制质点轨迹并保存成GIF以便展示. 绘制质点轨迹动图可用comet和comet3命令,使用例子如下: t = 0:.01:2*pi;x = cos(2*t).*(cos(t).^2);y = sin(2*t).*(sin(t).^2);z = t;comet(x,y,0.1); %绘制二维%comet3(x,y,z,0.1); %绘制三维 这有一个问题在于comet或comet3无法控制绘制的动画的速度,为了实现这一点,一个可行的方法是重写comet和comet3,在每

在安装好的matlab下有MCR(MatlabCompilerRuntime)在matlab2011/toolbox/compiler/deploy/glnxa64下找到MCRInstaller.zip安装包解压后执行install命令,选择路径进行安装即可 环境变量设置:setenv LD_LIBRARY_PATH .:$(MCR_ROOT)/v716/bin/glnxa64:$(MCR_ROOT)/v716/runtime/glnxa64:$(MCR_ROOT)/v716/sys/os/gl

前言: 本贴写于2016年12与15日,UK.最近在学习EMD(Empirical Mode Decomposition)和HHT(Hilbert-Huang Transform)多分辨信号处理,FQ回百度(好奇怪,哪儿的墙)寻找资源,然而却发现大部分的资料对于基于Matlab的EMD的介绍和安装介绍,不够详细,而且在安装和使用过程中遇到的问题也未能总结一二,然而,还有一些C某DN的作者,Goolge免费的资源你要大家5分去下载?起码也得1分,本贴介绍的资源下载,放在C某DN,每个资源1分(为满

Atitit MATLAB 图像处理 经典书籍attilax总结 1.1. MATLAB数字图像处理1 1.2. <MATLAB实用教程(第二版)>((美)穆尔 著)[简介_书评_在线阅读] - 当当图书.html1 1.3. 数字图像处理(MATLAB版)(第二版)(本科教学版)2 1.1. MATLAB数字图像处理 第1章 图像处理与MATLAB2007a简介 第2章 图像的编码和解码 第3章 图像复原 第4章 图像处理的相关操作 第5章 图像频域变换 第6章 图像处理中的代数运算及几何变