introduction: 1. feat 是一种基于模型的fmri数据分析方法. 2. feat 首先使用顺手,至少看起来,比spm漂亮多了. feat是按照正常人的使用方法去设计的. spm 由于matlab的gui库的限制,诶,不说了.还是自己能力不够啊.不够熟练啊. 3. feat 对于单被试,也就是individual的情形,大概需要5到10分钟,能跑出结果,最后,结果在网页进行显示.直接显示了激活图,显示了时间序列和model的拟合情况. 4. feat是基于glm而设计的,也就是基

PS. 因为csdn博客文章长度有限制,本文有部分内容被截掉了.在OpenCV中文站点的wiki上有可读性更好.而且是完整的版本号,欢迎浏览. OpenCV Wiki :<OpenCV 编程简单介绍(矩阵/图像/视频的基本读写操作)> Introduction to programming with OpenCV OpenCV编程简单介绍 Gady Agam Department of Computer Science January 27, 2006 Illinois Institute o

Opencv中图像的遍历与像素操作 OpenCV中表示图像的数据结构是cv::Mat,Mat对象本质上是一个由数值组成的矩阵.矩阵的每一个元素代表一个像素,对于灰度图像,像素是由8位无符号数来表示(0代表黑,255代表白):对于彩色图像,每个像素是一个三元向量,即由三个8位无符号数来表示三个颜色通道(Opencv中顺次为蓝.绿.红). 我们先来介绍下cv::Mat类的获取像素的成员函数at(),其函数原型如下: template<typename _Tp> _Tp& at(int i0

图像绘制方法 drawImage()        向画布上绘制图像.画布或视频 像素操作属性和方法 width                                返回 ImageData 对象的宽度 height                        返回         ImageData 对象的高度 data                                返回一个对象,其包含指定的 ImageData 对象的图像数据 createImageData() 

Day4:其中有很多小技巧get T1 一直没有听到过像这样的小技巧的略专业名词,有点类似于指针操作,之前有碰到过很多这样的题目 每次都是以不同的形式出现,但是感觉思想还是有点接近的吧(就比如某天有一题happy,貌似也是这类型的) 这类题目第一眼总是看起来特别的不能写,其实想到了这些技巧之后很简单 感觉这也没有什么规律性或是模板可言 大概的,就是指针思想+平时积累吧 说说这一题吧 在分析正解之前,我们先说一说比较容易想到的骗分方法 设男女人数相同时ans=0,如果下一个是男->ans++,el

在读取一个bmp图像的时候,我们会将它的大小读取出来,如果还不清楚bmp的文件结构,那就先看一下这篇博客. 看完我将假设你已经明白所表示的意义.那么,对于bfSize, 它的表示数字为 50 00 00 00. 根据PC的显示习惯(其实就是小端存储规则),那么其真实值应该是00 00 00 50. 那么如果现在我们要提取出这个值,我们应该怎么做呢? 首先当然是将值从文件提取出来,这个简单,只需要将0-5的数据读取出来就可以了.假设读取出来的数据是放到一个数组sizeinfo里面的,那么现在siz

图像的邻域操作是指输出图像的像素点取值,由输入图像的某个像素点及其邻域内的像素,通常像素点的邻域是一个远小于图像本身尺寸.形状规则的像素块,如2×2,3×3正方形.2×3矩形等,或者近似圆形的多边形.在Matlab中,提供了几个实现邻域操作的函数: 通用滑块邻域操作函数:nlfilter(),语法包括: B = nlfilter(A, [m n], fun):输入灰度图像A,返回图像B,按照尺寸m× n滑动邻域,利用运算函数fun处理后得到结果.其中fun是一个传入m × n矩阵输出一个标量的函

当我们进入游戏时,是不可能看到所有的图像的,很多图像都是随着游戏功能的打开而出现, 比如只有我打开了"宝石"菜单才会显示宝石的图像,如果是需要显示的时候才加载, 会对用户体验大打折扣,假如用户的手机信号不太好,那么点击菜单将一片空白, 这不是我们希望的效果,只有一种情况是临时加载,就是不可预见的图像,比如排行榜, 我并不知道我刷新一下排行榜会有哪些人会排到前10名,那么只有通过临时加载这些人的头像才能正确显示, 这在后续的教程中会讲解,其余游戏本身的图像都是可预见的,我们通过运用游戏载

void Test_ROIWith2Image() { Mat g_srcImage=imread("D:\\OpenCV Projects\\OpenCV_Test_Image\\6.jpg"); Mat g_srcImagelogo=imread("D:\\OpenCV Projects\\OpenCV_Test_Image\\logo1.jpg"); //在原图上创建一个ROI区域(left,top,width,height) Mat g_roiImage=g

1.cv2.copyMakeBoder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REPLICATE) 参数说明: img表示需要补零的图片, top_size, bottom_size, left_size, right_size表示需要补零的尺寸, cv2.BORDER_REPLICATE表示补零的方式,这个是复制 2. 补零的方式说明 cv2.BORDER_REPLICATE: 进行复制的补零操作, 只对边缘

img = cv.imread(xxx) # 常用的有以下属性 type(img) # img的数据类型 img.shape # img的结构 img.size # img的大小 img.dtype # img中元素的类型

近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况,失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大,而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片,所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了.然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换. 很可惜opencv里没有这类似的库,查了下资料,看看有没有现成的手动配准软件,找到了arcgis这款软件可以做手动配准,不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已!然后想了想,还是自己写个手动配准工具吧. 首先简单通俗说一下什么是图像配准.先观察一下下面两张图

http://www.cnblogs.com/Lemon-Li/p/3504717.html 图像配准算法一般可分为: 一.基于图像灰度统计特性配准算法:二.基于图像特征配准算法:三.基于图像理解的配准算法. 其中,算法类型二最普遍,基于特征的图像配准算法的核心步骤为:1.特征提取.2.特征匹配.3.模型参数估计.4.图像变换和灰度插值(重采样). 图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配准时所用到的空间变换模型.配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式. 1)空间变换模型,是指的这两幅要配

1.cv2.drawMatches(imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches[:10], None, flags=2)  # 对两个图像关键点进行连线操作 参数说明:imageA和imageB表示图片,kpsA和kpsB表示关键点, matches表示进过cv2.BFMatcher获得的匹配的索引值,也有距离, flags表示有几个图像 书籍的SIFT特征点连接: 第一步:使用sift.detectAndComputer找出关键点和sift特征向量 第二步:构建BF

基本图像操作和处理(python) PIL提供了通用的图像处理功能,以及大量的基本图像操作,如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等. Matplotlib提供了强大的绘图功能,其下的pylab/pyplot接口包含很多方便用户创建图像的函数. 为了观察和进一步处理图像数据,首先需要加载图像文件,并且为了查看图像数据,我们需要将其绘制出来. from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载图像 i

基于下面这份ppt:Comparing SPM and FSL, by lChris Rorden fsl & spm都是免费的,都很受欢迎.spm更受欢迎. 两者的区别在于何时利用normalise 归一化操作. 二者的头动矫正算法是不同的: spm是基于variance指标,fsl是基于normalised correlation 指标.spm的头动,包含非刚体变换unwarp操作.fsl的会将头动参数传递给feat的统计模型中.spm的头动矫正,sophisticated(好,但是复杂),

---恢复内容开始--- 一.图像几何校正的概述 1.几何校正方法: 1)利用卫星自带的地理定位文件进行几何校正.主菜单>>>Map>>Georeference传感器的名称,来启动这种矫正方法. 2)Image to Image几何校正.一幅图像没有经过几何校正的删个文件或者已经经过几何校正的栅格文件作为基准图,通过两幅图上选择同名点来配准另一幅栅格文件,使相同地物出现在校正后的相同位置,大多数的几何校正都是通过这种方法来完成的. 选择主菜单>>Map>&g

转自:http://blog.csdn.net/supermapsupport/article/details/70227669 空间数据处理与制图是GIS系统建设最基础的部分,这里利用超图桌面软件-SuperMap iDesktop 8C(2017)录制了相关内容的操作短视频,从GIS基础坐标系和投影转换开始,详细讲解了如何进行空间数据的采集.处理和管理,如何实现GIS空间分析功能解决实际问题,如何制作出一幅精美的地图,以及如何输出二维和三维的地图产品.本文汇总主要分为四个部分,包括: 空间数

01-MySql的前戏   MySql的前戏 在学习Mysql之前,我们先来想一下一开始做的登录注册案例,当时我们把用户的信息保存到一个文件中: #用户名 |密码root|123321 alex|123123 上面文件内容的规则是我自己定义的,你要想用我这个程序,必须按照我的规则去执行,但凡不是这个规则,就没有交流的余地. 在一开始的时候文件格式的规定是没有规范的,后面学到模块的时候逐渐知道了目录规则,我们会把文件放到db目录下. 类似下面目录结构: 对于上面db目录中,是可以存放多个文件的,并

原文 GIS基础软件及操作(三) 练习三.地图配准操作 1.对无坐标信息的地形图(图片格式)进行地图配准操作2.编辑器的使用(点要素.线要素.多边形要素的数字化) 本例主要介绍如何给无坐标信息的地形图(图片格式)添加坐标信息.带有坐标信息的图片文件格式有tiff和grid 格式(此种情况可跳过1.2.3步,从第4步开始),其余如jpg.bmp.png等都不带有坐标信息. 第1步 确定目标坐标信息 打开地形图图片,查看该地形图的坐标基准信息.比例尺以及坐标范围.[坐标基准信息]为该地形图的地理坐标