%% 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_

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; (

matlab图片另存为bmp格式,用在线网站转换格式为png. 莫要直接另存为jpg格式,在latex中显示,否则图片显示的质量不高.

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

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

MATLAB 把文件夹里图片转成mat文件 pt='/Users/haoyuguo/Desktop/sync1/'; ext='*.jpg'; dis=dir([pt ext]); nms={dis.name}; for k=1:length(nms) nm=[pt nms{k}]; my_images{k}=imread(nm); end save('my_images.mat','my_images'); clc; clear all; load my_images.mat p1=my_im

(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

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 <

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

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

不少同学在使用Word写论文时,将matlab生成的图保存为jpg格式,然后粘贴到文档中.word背景为纯白色,jpg图的缺点没有显示,实际上会存在很大白边,以及放大后不清晰的问题,很影响PPT展示和汇报.解决方法: 1. matlab保存时尽量保存为fig格式,需要用到图片时打开后,直接用matlab中的复制图窗再粘贴到文档中,这样可使图中坐标轴外的白边部分消失,适合用于PPT展示 2. matlab可保存为emf格式,这样的图片放大后仍然足够清晰 3. 已经有白边后,在PPT中选取需要修改的

1. 指定的路径 单目录data所有图片 file_path = '.\data\';% 图片目录路径 img_path_list = dir(strcat(file_path,'*.jpg'));%获取该目录中全部jpg格式的图像 img_num = length(img_path_list);%获取图像总数量 if img_num > 0 %有满足条件的图像 for j = 1:img_num %逐一读取图像 image_name = img_path_list(j).name;% 图像名

b=xlsread('iris_data.xls');save iris_data.mat b

打开.fig文件后: 1.首先设置窗口中的文字大小和相关的图例 2.然后将窗口缩小到要在word中或者ppt中展示图片的大小(避免图片缩小减少清晰度) 3.调整横纵坐标说明,使得布局合理 4.点击Eidit——copy figure 之后直接粘贴,比使用png图片更为清晰.

把视频抽帧,转化成图片 我的代码如下,成功实现clc;clear;videofilename='k:\GraduationWork\Resource\video.wmv'; %where you put the video filevideo=VideoReader(videofilename);frame_number=floor(video.Duration*video.FrameRate);while hasFrame(video) image_name=strcat('e:\gradua

X_Y_pred_00_0000.mat里存有三个mat文件: 另存:

作者:波布兰链接:https://www.zhihu.com/question/28218420/answer/39904627来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. Python的优势: Python相对于Matlab最大的优势:免费.但既然你已经能用上Matlab,想必不在乎这个了. Python次大的优势:开源.你可以大量更改科学计算的算法细节. 可移植性,Matlab必然不如Python.但你主要做Research,这方面需求应当不高. 第三方生态

在图形文件figure的菜单上点击file->export setup size选项中,对"expand axes to fill figure"选项打勾,如下图:

重新安排矩阵的x,y,z , 在二维中就相当于把x,y 对换,在三维中相当于可以把三个坐标的位置互换. 比如A = A(:,:,1)=repmat(1,3,3);A(:,:,2)=repmat(2,3,3);A(:,:,3)=repmat(3,3,3);disp(A);A(:,:,1) = 1     1     1     1     1     1     1     1     1 A(:,:,2) = 2     2     2     2     2     2     2     2

编辑→复制图窗→在visio中粘贴

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