一起来学matlab-matlab学习笔记4 数据导入和导出_1 MAT文件的保存和读取 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考书籍 <matlab 程序设计与综合应用>张德丰等著 感谢张老师的书籍,让我领略到matlab的便捷 MATLAB提供了将磁盘文件或剪贴板中的数据加载到工作空间的多种方法,称之为导入数据(ImportingData);同时也提供了多种将工作空间的变量保存到磁盘的方法,称之为导出数据(ExportingData). 选择不同的导入机制或导出机制取决

MATLAB实例:将批量的图片保存为.mat文件 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.彩色图片 图片数据:horse.rar 1. MATLAB程序 clc; clear all; num = 17; for i = 1 : num IM = imread(sprintf('E:\\将批量的图片保存为mat\\horse\\horse%03d.jpg', i)); eval(sprintf('IM%d = IM;', i)); en

最近在做基于双目视觉的三维重建.比较opencv和matlab工具箱的立体标定结果精度时,发现貌似如果手工选取角点不那么离谱的话,matlab标定结果精度更高也更鲁棒.就想先用matlab标定好相机,再把结果供opencv函数加载使用.如何将Matlab标定结果的.mat文件转成需要的CvMat矩阵,就是本篇博客所要讲的. 主要参考:http://www.jianshu.com/p/ad6a2f8a3fc8 这里分以下三步来讲: 1.先在matlab中加载.mat文件成matlab中的矩阵; (

一:存txt文件,用dlmwrite()dlmwrite 将一个矩阵写到由分隔符分割的文件中. 在保存整数到文件时使用save存为ascii文件时,常常是文件里都是实型格式的数据(有小数点,和后面很多的0,看着很不方便).于是要保存此类数据时,我们可以使用此dlmwrite命令. 使用方法: dlmwrite('filename', M) 使用默认分隔符“,”将矩阵M写入文本文件filename中: dlmwrite('filename', M, 'D') 使用分隔符D分割数据,“\t”表示ta

利用Matlab生成一个网格化的三维球面,分别对径向方向.经度方向和纬度方向进行网格化,代码如下: %生成一个笛卡尔坐标系下球面网格的x,y,z坐标 %r为球面距离 %nJingdu,nWeidu分别为经度方向和纬度方向上的离散度,为正整数 r = 1600; nJingdu = 80; nWeidu = 40; jingdu = linspace(0,2*pi,nJingdu+1); weidu = linspace(-pi/2,pi/2,nWeidu); XYZ = zeros(nJingd

鉴于以后的目标主要是利用现有的Matlab数据(.mat或者.txt),主要考虑python导入Matlab数据的问题.以下代码可以解决python读取.mat文件的问题.主要使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. # adapted from http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087 import scipy.io as sio   #import matplotlib

由于 cnblogs 不支持科学公式,完整内容请移步原文链接 原文地址:从 AVFrame 中取出帧(YUV)保存为 Mat 格式 从 AVFrame 中取出帧(YUV)保存为 Mat 格式 本文档针对 YUV420p 编码进行记录 AVFrame 结构体解析 这里列出一些重点变量 变量定义 用途 备注 uint8_t *data[AV_NUM_DATA_POINTERS] 解码后原始数据 int linesize[AV_NUM_DATA_POINTERS] data中"一行"数据的大

当django保存一个object的时候会发出一系列的signals,可以通过对这些signals注册listener,从而相应的signal发出时执行一定的代码. from django.core.signals import post_save from django.dispatch import receiver @receiver(post_save,sender=需要保存的model,dispatch_uid="my_function") def my_function(s

Matlab获取一个文件夹下所有文件名: fileFolder=fullfile('D:\MATLAB\bin\trc'); dirOutput=dir(fullfile(fileFolder,'*.trc')); fileNames={dirOutput.name}; 解释: 1.第一行 fileFolder=fullfile('D:\MATLAB\bin\trc'); 引号内是需要遍历的路径,填绝对路径,然后保存在fileFolder 2.第二行 dirOutput=dir(fullfile

今天做实验,需要到这个功能,在朋友的告知下,写了代码,在此留个标记 clc clear load('F:\效果对比\colorhist\1.mat'); a=ans; a=a'; : filename=['F:\效果对比\colorhist\',num2str(i),'.mat']; load(filename); ans=ans'; a=[a,ans]; end a=a'; save 'ZH.mat' a -ascii; load得到的值是ans,所以把ans赋值给a,不能用a=load这种方

clc; clear all; num = 10; for i = 1 : num IM = imread(sprintf('E:\\TEST\\PtzTEST2015-8-9\\image1280x720\\morning\\0-1\\X\\%03d-1.jpg', i)); eval(sprintf('IM%d = IM;', i)); end str = 'save data.mat'; for i = 1 : num str = sprintf('%s IM%d ', str, i);

%% 储存某目录所有的图片 pt = 'd:\imgs\'; ext = '*.jpg'; dis = dir([pt ext]); nms = {dis.name}; for k = 1:length(nms) nm = [pt nms{k}]; % 注意要加上路径 my_images{k} = imread(nm); end save('my_images.mat','my_images'); %% 调用 clc; clear all; load my_images.mat p1 = my_

(转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) 由于目前DPM模型训练的代码没有C++版本,至少我没看见opencv ccv conrib等一些库中都没有看到相关训练的部分倒都是有detector的部分),大部分人都是基于Matlab来做训练的,放到wnidows下用一些别的DPM的库或者自己C++实现,那么这些模型的文件类型大多都是XML的,网上现成的都比较混乱,看到o

最近看了一些用matlab对图形图片进行保存的帖子和资源,关于图像保存的方法给大家分享一下这些方法是大家所使用方法的一个总结. 如今常用的方法有三种printf,imwrite,saveas下面分别介绍一下:imwriteimwrite将图像数据写成图像文件,一般用于图像处理,当我们使用imshow将一副图像使显示在坐标系上时,我们可以使用如下方式保存图像    I=getimage(gcf); % 获取坐标系中的图像文件数据   imwrite(I,'myphoto.jpg')%保存图像为文件

在MatLab中,我们用GUI时,有时候需要导入mat格式的图片,但是在GUI中调用load和在命令行里调用load不一样,在命令行里调用load('im.mat'),加载进去是uint8的矩阵,但是我们在GUI中写代码加进去,默认得到的是一个struct结构体,如果我们此时强行用imshow来显示导入的数据,会出现如下错误: ??? Error using ==> iptcheckinputFunction IMAGEDISPLAYVALIDATEPARAMS expected its fir

在MATLAB中建立一个脚本show3Dmat.m文件,编写代码: clc; clear; %%read 3D data load('E:\博士\深度学习与三维重建\代码实现\3DRecGAN\X_Y_pred_01_0000.mat'); %查看维度 %w=size(X_test); %8*64*64*64 a=X_test(1,:,:,:); %取出第一个样本,1*64*64*64 b=squeeze(a); %去除第一列,64*64*64

convert Matlab matrix to OpenCV Mat. Support CV_32FC3 only currently. The Code int matlab2opencv(cv::Mat &img, const mxArray *&mat){ mwSize num_dims = mxGetNumberOfDimensions(mat); const mwSize *dims = mxGetDimensions(mat); //for (int i = 0; i <

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

在matlab中,我们常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算.在matlab中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型.如果直接运行imshow(I),我们会发现显示的是一个白色的图像.这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内,即大于1时都是显示为白色,而imshow显示uint8型时是0~255范围.而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了. 那么如

我们有时候在项目中需要将OpenCV中的cv::Mat导入MatLab进行分析与处理,那么如果把数据转过去呢,我们的做法是首先将cv::Mat导出为txt文件,或者是yml文件,请参见我之前的博客Write cv::Mat to a file. 导出的txt文件可以直接load进MatLab,如果数据是多维数组的话,只需用写几行代码来修改下即可,参见代码如下: // If the size of 'im' is m by n by k,then the loaded 'data' is m by

在matlab图像处理中,为了标识出图像的目标区域来,需要利用plot函数或者rectangle函数,这样标识目标后,就保存图像. 一般saves保存的图像存在白边,可以采用imwrite对图像进行保存,保留原始图像大小. 代码如下: set(gca,'units','pixels','Visible','off'); axes( 1.0 1.0]); [rows cols]=size(img); imshow(img); hold on s = regionprops(logicmap); :