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);

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; (

1:dlmwrite()函数保存成txt文件 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tab分割,“,”为默认分割符:      dlmwrite('filename', M, 'D', R, C)      从矩阵M的第R行.第C列开始,作为要写矩阵块的左上角,将数据用D分割写入文件

1. 在matlab中将数据保存到*.mat 文件夹 save("data.mat","data","label")#将data和label两个变量保存到data.mat文件夹中 2.在R语言中安装R.matlab包 install.packages('R.matlab') 3.读取*.mat 文件中的数据 library(R.matlab) ob<-readMat("data.mat")# 返回的是一个列表,通 $进行

将matlab中数据输出保存为txt或dat格式 总结网上各大论坛,主要有三种方法. 第一种方法:save(最简单基本的) 具体的命令是:用save *.txt -ascii x x为变量 *.txt为文件名,该文件存储于当前工作目录下,再打开就可以 打开后,数据有可能是以指数形式保存的. 例子: a =[17 24 1 8 15;23 5 7 14 16 ;4 6 13 20 22 ;10 12 19 21 3 ;11 18 25 2 9 ]: save afile.txt -ascii a

简介 MATLAB提供了丰富的算法以及一个易于操作的语言,给算法研发工作者提供了很多便利.然而MATLAB在执行某些任务的时候,执行效率偏低,测试较大任务量时可能会引起较长时间的等待.未解决这个问题,MATLAB提供了与C语言联用的功能,而C语言的执行效率相对较高,因此联合使用MATLAB和C可以兼顾开发测试程序的速度和程序的执行效率.要联合使用它们,有必要知道MATLAB中数据的存储方式,这就是本文索要介绍的内容. MATLAB的数据组织方式 MATLAB中所有数组都以行优先存储数据,例如一个

最近在写毕业论文, 需要保存一些高分辨率的图片. 下面介绍几种MATLAB保存图片的 方式. 一. 直接使用MATLAB的保存按键来保存成各种格式的图片 你可以选择保存成各种格式的图片,  实际上对于一般的图片要求而言, 该方法已经足够了. 二. 使用saveas函数 该函数实际上类似于 “另存为” 的选项, 并且忽略图片的背景大小等等, 按照默认的属性存储. 一般格式为为 saveas(fig, filename, formattype) clear clc x = 0:0.01:2*pi;

由于我在用SPH方法仿真时用的是FORTRAN语言,并且没有找到直接输出vtk文件的代码,因此偷懒通过MATLAB转换一下数据. 用到的Matlab子程序可通过一下链接找到. Matlab处理数据导出Paraview可读的vtk文件(一) 假设我每个粒子输出的格式按照下面输出的 x(i), y(i), z(i), vx(i), vy(i), vz(i), p(i), rho(i), phase(i) 含义为每个粒子的坐标,速度,压强,密度,相. vtkwrite(‘output.vtk’,'un

matlab各类数据图像之间的转化 rgb类型转化为二值的步骤例如以下: 1.採用命令im2double将rgb类型转化三维的double >> str='E:\programing\Eigenface_PAC\Face\image_0001.jpg'; >> A=imread(str); >> imshow(A); 2.用命令imresize调整图像的尺寸大小 >> B=imresize(A,[529 529]); >> imshow(B);

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

使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. 以前也有一些开源的库(pymat和pymat2等)来做这个事, 不过自从有了numpy和scipy以后,这些库都被抛弃了. 下面是一个简单的测试程序,具体的函数用法可以看帮助文档: import scipy.io as sio import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #matlab文件名 matfn=u'E:/python/测试程序/1

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

用load函数导入mat文件大家都会.可是今天我拿到一个数据,文件后缀名竟然是'.data'.该怎么读呢? 我仅仅好用matlab界面Workspace区域的"import data"button手工导入该文件.恩,还好,竟然成功了.顺便提一下,这个"import data"button功能非常强大,连excel文件都能导入. 可是假设在脚本里怎样导入这样的非mat文件呢? 这时候就轮到"importdata"函数登场啦! -----------

统计FilmTrust(0.5-4.0分).CiaoDVD(1-5分).MovieLens(1-5分) 等 rating 数据集分值的分布:  以 统计FilmTrust(0.5-4.0分) 为例: MATLAB 代码如下: load('filmTrust_u_i_r.mat') % 载入数据 fprintf('This is filmTrust (0.5-4.0)......') FilmTrustD=D; % count1=count(D(:,),"0.5") % count2=c

1 数据导入: %% 高层次读取数据. importdata 函数是一个高层次的函数 filename = 'weeklydata.txt'; delimiterIn =' '; %delimiter: n. 定界符.将 delimiterIn 解释为 ASCII 文件.文件名或剪贴板数据中的列分隔符. headerlinesIn = ; % 从 lineheaderlinesIn+ 开始读取数字数据. A=importdata(filename,delimiterIn,headerlinesI

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

在运行Matlab读取一段数据并做处理的时候,常常会提示服务器错误,但是等待一会再次运行就会成功运行. 代码如下: clc; clear all; [~,~,rawdata] = xlsread('进阶准备list10.xlsx'); tag = char('[单项选择题]', '[导入结束]'); fid=fopen('C:\Users\Wang hao\Desktop\任务\进阶准备list10.txt','wt');%写入文件路径 [m,n]=size(rawdata); fprintf(

Matlab的含义是矩阵实验室,其特征之一就是数据的向量化操作,借此提升软件运行效率.那么,必然会涉及数据元素的访问.Matlab主要支持下面一些形式的访问: (1)array-inde: A(i) (2)cell-index: C{i} (3)struct field: S.fieldname 不同的访问方式,效率差别很大,我们以单个元素或者域的访问为例,探讨不同的数据结构的访问时间. 一百万次访问的平均时间对比: (1)array-index: 0.002675s (2)cell-index

(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

:FID= FOPEN(filename,permission) 用指定的方式打开文件 FID=+N(N是正整数):表示文件打开成功,文件代号是N. FID=-1            : 表示文件打开不成功. FID在此次文件关闭前总是有效的. 如以读方式打开,matlab首先搜索工作目录,其次搜索matlab的其他目录,"permission"是打开方式参数. 打开方式参数由以下字符串确定: r             读出 w             写入(文件若不存在,自动创建

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以