MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same

唠叨几句: 近期在做数据分析,需要对数据做可视化处理,也就是画图,一般是用Matlib来做,但Matlib安装文件太大,不太想直接用它,据说其代码运行效率也很低,在网上看到可以先用Java做数据处理,然后调用Matlib来画图,另外,还可以使用Matplotlib,它是用Python写的类似Matlib的库,能实现Matlib的功能,而且画图的质量很高,可用于做论文发表.找了一天的资料,终于出图了. Matplotlib需要配合numpy,scipy才能使用,具体安装步骤稍后补充. 安装Pyth

比如对于 mnist (手写字符图像),每幅图像的像素点为 28*28,所以有: perm = randperm(28*28); % 重排列 mnist.train_images = reshape(mnist.train_images, [28*28 60000]); % 三维 ⇒ 二维,将每一副图像展成列向量: mnist.train_images = mnist.train_images(perm, :); % 重排列 mnist.train_images = reshape(mnist.

plot 功能 绘制二维图形的最基本函数. 语法 //x为向量时,以x的元素值为纵坐标,x的序号为横坐标绘制曲线. //x为矩阵时,以其序号为横坐标,按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线. polt(x) //以x 元素为横坐标值,y 元素为纵坐标值绘制曲线 plot(x,y) //以公共的x 元素为横坐标值,以y1,y2,… 元素为纵坐标值绘制多条曲线 plot(x,y1,x,y2,…) 其他属性参数: 符号 作用 符号 作用 符号 作用 符号 作用 y 黄 - 实线 . 点 < 小于号 m

本文主要总结一下MATLAB的一些常用二维绘图指令. 文章目录 一.plot绘图指令 1.离散数据点形设置值 2.连续线型设置值 3.颜色设置值 4.常用属性和属性值 5.例题 二.subplot绘图指令 三.其他常用绘图指令 四.坐标控制和图形标识 1.坐标轴控制 2.分格线和坐标框 3.图形标识 4.多次叠绘 5.例题 一.plot绘图指令 我们经常使用的就是plot绘图指令了,其基本调用格式为:plot(x,y,'s'),其的一些性质如下: (x,y,'s')称为平面绘线的三元组,(x,y

二者均是常用的二维插值方法,两者的区别是, interp2的插值数据必须是矩形域(X,Y必须分别是单调向量),即已知数据点(x,y)组成规则的矩阵,或称之为栅格,可使用meshgid生成. griddata函数的已知数据点(X,Y)不要求规则排列,特别是对试验中随机没有规律采取的数据进行插值具有很好的效果. griddata 调用方法:ZI = griddata(x,y,z,XI,YI)[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,XI,YI)[...] = griddata(...,

  1.二维图形plot plot(x1,y1,x2,y2) —— 多条曲线绘图格式 plot(x,y,’s’) —— 开关格式,开关量字符串s设定曲线颜色和绘图方式,使用颜色字符串的前1~3个字母,如yellow—yel表示等.或plot(x1,y1,’s1’,x2,y2,’s2’,…) hold on;%保持图形,可以在同一坐标系上画两个或多个图 例1: y=sin(t);y1=sin(t+0.25);y2=sin(t+0.5);y3=cos(t);y4=cos(t+0.25);y5=cos

插值问题描述:已知一个函数上的若干点,但函数具体表达式未知,现在要利用已知的若干点求在其他点处的函数值,这个过程就是插值的过程. 1.一维插值 一维插值就是给出y=f(x)上的点(x1,y1),(x2,y2),-,(xn,yn),由此求出y=f(x)在点xa处的值ya的值. 实现一维插值使用interp1命令,使用参数为interp1(x,y,xa,'method') ,其中x和y是已知点对应横纵坐标,xa为代求值的横坐标,method参数代表插值类型,参数可以选择的选项如下表,若缺省则为lin

常见的二维统计分析图形: bar(x,y,选项) 条形图 stairs(x,y,选项) 阶梯图 stem(x,y,选项) 杆图 fill(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2,--) 填充图 实例:绘制曲线y=2sin(x)的统计图 x = 0:pi/10:2*pi; y = 2*sin(x); subplot(2,2,1); bar(x,y,'g'); title('bar(x,y,"g")'); axis([0,7,-2,2]); subplot(2,2,2); stairs(x

第一步,在命令行下面输入cameraCalibrator,启动MATLAB相机标定.相机矫正界面 cameraCalibrator 第二步:拍照.如果你是做相机标定,你应该知道,你需要一些calibration template来拍照,可以参考大多数相机标定的文章(如Tsai的文章),常用的是黑白方块,自己打印机打印或者从网上购买(高精度).然后从不同角度拍照: 第三步:导入相机拍的图片,点击界面上的"Add Images"按钮,你可以从不同文件夹选择图片.图片选择好以后,你需要告诉程

//2019.07.141.matplotlib模块输出函数图像应用时主要用的是它的ptplot模块,因此在导入使用该模块时可以直接用以下语句:import matplotlib.pyplot as plt2.matplotlib模块输出图线时它得到坐标轴数值以及标题正常默认是英文形式,而如果需要在转换成为中文形式并且需要正常输出负号则需要用以下两句python语句设置一下,这样便可以正常输出中英文两种形式标题与带负号的坐标数值:plt.rcParams["font.sans-serif&quo

MATLAB提供了一个ezplot函数绘制隐函数图形,有三种调用方式: 对于函数f=f(x),ezplot函数的调用格式为: ezplot(f):在默认区间-2pi<=x<=2pi内绘制f=f(x)的图形 ezplot(f,[a,b]):在区间a<=x<=b内绘制f=f(x)的图形 对于隐函数f=f(x,y),ezplot函数的调用格式为: ezplot(f):在默认区间-2pi<=x<=2pi和-2pi<=y<=2pi内绘制f(x,y)=0的图形 ezpl

目录 二维Full卷积 二维Same卷积 二维Valid卷积 三种卷积类型的关系 具备深度的二维卷积 具备深度的张量与多个卷积核的卷积 参考资料 二维卷积的原理和一维卷积类似,也有full卷积.same卷积和valid卷积. 举例:3*3的二维张量x和2*2的二维张量K进行卷积 二维Full卷积 Full卷积的计算过程是:K沿着x从左到右,从上到下移动,每移动到一个固定位置,对应位置的值相乘再求和,计算过程如下: Full卷积的过程记为Cfull=x★K: 返回目录 二维Same卷积 假设卷积核

//2019.07.22pyhton中matplotlib模块的应用pyhton中matplotlib是可视化图像库的第三方库,它可以实现图像的可视化,输出不同形式的图形1.可视化图形的输出和展示需要调用matplotlib第三方库的函数plt.show(),它的功能类似于print,相当于打印出自己需要输出的可视化图像,当然也可以用一些特殊的输出语句如下:%matplotlib.notebook%matplotlib.inline2.对于一般的二维图像输出可以用函数plt.plot(x,y)来

Xinwei: 写的通俗易懂,终于让我这个不搞CV.不搞图像的外行理解卷积和滤波了. 图像卷积与滤波的一些知识点 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 之前在学习CNN的时候,有对卷积进行一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流. 一.线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)

openGL是一个强大的底层图形库,其命令最初的时候使用C语言实现的.openGL定义了一个图形程序接口,常用于制作处理三维图像,功能强大,调用方便,在图像处理十分受欢迎. 实现图形主要使用的是openGL的一个工具包:GLUT. GLUT (pronounced like the glut in gluttony) is the OpenGL Utility Toolkit, a window system independent toolkit for writing OpenGL prog

原文:二维图形的矩阵变换(二)--WPF中的矩阵变换基础 在前文二维图形的矩阵变换(一)——基本概念中已经介绍过二维图像矩阵变换的一些基础知识,本文中主要介绍一下如何在WPF中进行矩阵变换. Matrix结构 在WPF中,用Matrix结构(struct类型)表示二维变换矩阵,它是一个3*3的数组,结构如下, 由于第三列是常量0,0,1,因此并不作为公开属性,可见的只有剩余六个属性. 构造变换 虽然Matrix类公开了这六个属性让我们设置,但是靠直接设置这六个属性来实现平移.旋转等变换对于我们来

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_957b9fdb0100zesv.html 为了说明在三维物体到二维图象之间,需要经过什么样的变换,我们引入了相机(Camera)模拟的方式,假定用相机来拍摄这个世界,那么在相机的取景器中,就存在人眼和现实世界之间的一个变换过程.      第一步:视点变换(如同拍照的时候设置相机的位置)          在拍照的时候,我们首先要将相机置于三角架上,让它对准三维场景.在OpenGL中调整视点的位置就像是是要放置相机一样,我们称

图像卷积.相关以及在MATLAB中的操作 2016年7月11日 20:34:35, By ChrisZZ 区分卷积和相关 图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作.空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波,或者干脆叫卷积(离散的卷积,不是微积分里连续的卷积):滤波器也有很多名字:卷积模版.卷积核.掩模.窗口等. 空间滤波可以分为线性滤波和非线性滤波.非线性滤波常见的有中值滤波.最大值滤波等,相当于自定义一个函数,在数学上由于不满足线性变换因此叫做非线性滤波.这里不细研究它. 线性滤波则通常是:将模

在用C语言实现图像处理中,经常要用到二维卷积的运算,这个在matlab中是非常容易实现的,只需要conv2()就OK啦,而且速度非常的快.但是在C语言中就需要四层的for循环来实现了. 首先二维卷积的原理是: 1 2 3               2 2 2 A=  1 2 3         B= 1 1 1 1 2 3               3 3 3 单我们使用A和B卷积时,首先需要将B旋转180度.即 3 3 3 1 1 1    逐渐右移 2 2 2 1 2 3 1 2 3 1

转自:https://blog.csdn.net/qq_26552071/article/details/81178932 二维卷积conv2d 给定4维的输入张量和滤波器张量来进行2维的卷积计算.即:图像进行2维卷积计算 一维卷积conv1d value = array_ops.expand_dims(value, spatial_start_dim) # 输入张量 filters = array_ops.expand_dims(filters, 0) # 滤波器 result = gen_n