在matlab中进行图像处理,一般使用的都是图像本地坐标,以左上角(1,1)开始.处理完成后,如果要将结果在带地理坐标的遥感影像中显示,或者需要输出成shp文件,就需要涉及到本地坐标和地理坐标的转换,我们可以使用pix2map函数来实现这个功能. clc;clear;close all; [pic, R] = geotiffread('boston.tif'); %读取tif图像 figure(),imshow(pic);% pic即为本地图像,下面对本地图像进行操作 gray=rgb2gray

figure() u=-0.1:0.005:0.1; v=-0.1:0.005:0.1; [x,y]=meshgrid(u,v); z=sin(x-y)./abs(x)+abs(y); surf(x,y,z); hold on % contourf(x,y,z) % ezplot('x+y=3') % ]) %axis equal clc clear u=-:; v=-:; [x,y]=meshgrid(u,v); z=.*x.^ +.*y.^; surf(x,y,z); hold on t=:

%%各时段电量需求 clc close all clear all cost_gd = [2200 1800 3800 4600]; cost_bj = [2.7 2.2 1.8 3.6]; cost_qd = [4000 1500 2500 1000]; fontsize = 24; axes('Parent',figure,'FontSize',fontsize); t=1:length(cost_gd); yyaxis left ; ylim([0,5000]); xlim = ([-2,

Matlab常用函数 Matlab的内部常数  eps   浮点相对精度  pi  圆周率  exp  自然对数的底数e  i 或j  虚数单位  Inf或 inf  无穷大 Matlab概率密度函数  betapdf  β概率密度函数  binopdf 二项概率密度函数  chi2pdf  x2概率密度函数  exppdf  指数概率密度函数  fpdf    F概率密度函数  gampdf    γ概率密度函数  geopdf  几何概率密度函数  hygepdf    超几何概率密度函数

我们在第三篇文章中谈到了那些非常反人类的excel模板,博主为了养家糊口,也玩命做出了相应的解析方法... 我们先来看看第一类复杂表头: ...... 博主称这类excel模板为略复杂表头模板(蓝色部分为表头部分,蓝色前面几行是博主项目的基础样式,称为元数据),这类excel的表头多为2-3行,甚至于5/6行 ,具有合并层级关系,看似复杂,但只需要在我们以前的基础上稍微做一下重构就可以完美实现解析. 我们以各地区户籍人口城乡构成表头为例: 其实,只要我们能准确解析这类表头所表达的意思,就能复用以

收藏吧,网上搜集的,费了老大劲了,推荐给有需要的人,^_^.   MATLAB课件2007北京交通大学.zip 4.87 MB   A Guide to MATLAB for Beginners and Experienced Users.pdf 7.47 MB   An Introduction To Programming And methods in Matlab.pdf 2.32 MB   Applied Econometrics using MATLAB.pdf 1.41 MB   A

在WEB系统中,打印的确是比较烦人的问题,如果我们能制作一个属于自己的自定义的打印插件,那么我们在后续自定义打印的时候能随心所欲的控制打印,这样的效果对于程序员来说是非常开心的一件事件,本文将自己开发编写的C# 制作的HTML打印插件分享出来,让有同样需求的朋友提供一个参考:此插件是基于Microsoft .NET Framework 2.0 开发的,缺点是每台客户端在安装插件时,必须要安装Microsoft .NET Framework 2.0 :本插件能实现 页眉.页脚.表头.标题.表尾的分

C#基础教程 第一章       C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序.当然仅靠一章的内容就完全掌握C#语言是不可能的,如需进一步学习C#语言,还需要认真阅读有关C#语言的专著. 1.1      C#语言特点 Microsoft.NET(以下简称.NET)框架是微软提出的新一代Web软件开发模型,C#语言是.NET框架中新一代的开发工具.C#语言是一种现代.面向对象的语

机器学习 K-近邻算法(KNN) 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 后打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 导引 如何进行电影分类 众所周知,电影可以按照题材分类,然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪 个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问 题.没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似,但我们确实知道每

之前的文章讲述了肺结节CT影像数据特征提取算法及基于MATLAB GUI设计的肺结节CT影像特征提取系统.本文将讲述几个主要部分的代码实现,分别是预处理.灰度特征提取.纹理特征提取.形态特征提取数据. 一.预处理部分代码 1.读取肺结节CT数据和专家标记的mask数据 function [ sData ] = read_dcm_mask( dcmPath,maskPath,Ng ) function [ sData ] = read_dcm_mask( dcmPath,maskPath,Ng )

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/subplot.html?searchHighlight=subplot&s_tid=doc_srchtitle 语法 subplot(m,n,p) subplot(m,n,p,'replace') subplot(m,n,p,'align') subplot(m,n,p,ax) subplot('Position',pos) subplot(___,Name,Value) ax = subplot(___)

clc;close all;clear; %地理坐标和像素坐标的相互转换 [pic,R]=geotiffread('boston.tif'); %读取带地理坐标信息的tif影像 [m,n,~]=size(pic); %像素坐标转换为地理坐标 figure(),imshow(pic),title('不带地理坐标的静态图片'); hold on; scatter(n/,m/,,'r.'); %选择1/4处像素坐标,并在图上标示 [lon,lat]=pix2map(R,m/,n/); %转换为地理坐标

clc;close all;clear; road=shaperead('boston_roads.shp'); %读取shape文件 figure, mapshow('boston.tif'); %读取tif遥感影像并显示 axis image manual off; %关闭本地坐标系统 surveyFeetPerMeter = unitsratio('sf','meter'); %将米级单位转换成surveyFeet单位 colorTab='rgbcymkw'; %颜色代码表,不同等级的公路

1.matlab允许向量(和矩阵)合并,且matlab提供了两种合并方式,[a,b]和[a;b],两者的结果是不一样的. a=rand(2,3): b=rand(2,3): c=[a;b]: d=[a,b]: c的结果是将b整体合并到a 的下边,而d的结果是整体将b合并到a 的右边. 2.创建等差向量组 a=[1:2:11] 注意涉及到向量内部对应数据之间的运算时一定要用点运算符号,(.)例如,求表达式b=a^2时应该写作 b=a.^2 也可以利用linspace来创建等差向量,linspace

(1)设定双Y坐标 x=0:0.1:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); y3=1-sin(x); [AX]=plotyy(x,y1,x,y2); %双Y坐标的建立 hold on; plot(x,y3); %左侧坐标再叠加波形 set(get(gca,'xlabel'),'string','X-axis'); set(get(AX(1),'Ylabel'),'string','left Y-axis'); set(get(AX(2),'Ylabel'),'string','r

本文结合matlab 软件解释二维坐标系下的平移,旋转,缩放 首先确定点在二维坐标系下的表达方法,使用一个1*3矩阵: Pt = [x,y,1] 其中x,y 分别为点的X,Y坐标,1为对二维坐标的三维扩充,即将二维坐标平面上的点移动到三维坐标面Z=1上来,这样的变化并没改变图形的形状,这种变化叫做齐次变换. pt移动dx dy 后可得到移动后的点为pt’[x+dx,y+dy,1] 可以由如下关系表示 Pt’ = pt*Move.其中: 类似的,假设x y 放大系数为sx sy 那么有如下矩阵:

MATLAB中求矩阵非零元的坐标: 方法1: index=find(a); [i,j]=ind2sub(size(a),index); disp([i,j]) 方法2: [i,j]=find(a>0|a<0) %列出所有非零元的坐标 [i,j]=find(a==k) %找出等于k值的矩阵元素的坐标 所用函数简介: IND2SUB Multiple subscripts from linear index. IND2SUB is used to determine the equivalent

原先有3000条测试数据,MATLAB表现出来强大的数据处理能力,十几秒就可以把数据分类.分装并储存,这次共有10万条坐标数据,MATLAB明显后劲不足,显示内存不足 自我认识:以前MATLAB数据处理是手动将数据导入mat表格,再由程序运行表格数据,但是这次运行光坐标压缩文件就有35兆,就算导入成功也是相当恐怖的一个表格文件 解决方案:1.拒绝手动导入,程序导入 2.不使用表格,表格的内存占用明显比文本文档大太多(当然,这种方案比较极端,但是必须执行,否则后期明显性能上就差别人一大截)

今天用到了Matlab读取文本文件中按照一定格式存储好的数据,然后进行后续的分析计算等,因此涉及到Matlab的文件读取,记录在这里,供以后查阅: fid = fopen('train.set', 'r'); A = []; B = []; while(~feof(fid)) tline = fgetl(fid); [a,b]=textread(tline, '%f %f'); A = [A; a]; B = [B; b]; end C = [A, B]; 其中train.set中保存着所有的待

要画一个光路图,本来可以用proe,但是鼠标不好用,有些操作也忘了,用MATLAB画了个.下面是用到的图片. 但是三维坐标中显示彩色图片的目标没有搞定,做了个灰度图,然后用仿射程序将彩色图片贴到了二维灰度图中. clear all;clc;close all; im1 = rgb2gray(imread('F:\sup.jpg'));% 掩模,第一张图,白色的部分在后面的surf中透明化了 im1 = imresize(im1,[64 64]); im2 = rgb2gray(imread('F