注意: 本代码是由[MATLAB R2015b win 32位]编写. 先上代码: %% 清空变量 clear all; clc; %% 取点之后趋势是对的,也就是点与点之间的比例是对的,但是每个点的真实值和原图对不上,需要按照真实的坐标处理一下 max_axis_X=5; %这里是真实坐标中横轴的最大值 max_axis_Y=25; %这里是真实坐标中纵轴的最大值 flag = 0; %如果图形的纵坐标是正数,flag=0,如果是负数,flag = 1; shift = 0; %如果横坐标不在

原文地址 网易博客 前一段时间看到一篇文章"利用Matlab提取图图片中的数据",觉得思路挺好,遂下载下来研究了一番,发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水 平放置的情况,而实际扫描图片时,将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况,且程序GUI界面不太人性化,操作有点不习惯.因此借着作者良好意愿,对其程序进行了改进~ 2011-6-9 shanyunh@QQ.com 考虑一张非水平无变形的曲线图,现将其曲线数据取出来,步骤如下:

Matlab 如何绘制复杂曲线的包络线 http://jingyan.baidu.com/article/aa6a2c14d36c710d4c19c4a8.html 如果一条曲线(比如声音波形)波动很大,曲折复杂,可以通过绘制包络线的方式使其更加平滑和清晰.本经验帮助刚接触matlab不久的新手完成这一过程. 工具/原料 Matlab 软件 样本数据 方法/步骤   处理前后的效果对比,图示为某声波傅里叶变换(fft)后的频谱图.   原数据为横纵坐标为 frequency 和 Amplitud

本文实例讲述了ASP.NET利用第三方类库Newtonsoft.Json提取多层嵌套json数据的方法,具体例子如下. 假设需要提取的json字符串如下: {"name":"lily","age":23,"addr":{"city":guangzhou,"province":guangdong}} 先引用命名空间: using Newtonsoft.Json; using Newtons

2015年 参加天池大数据竞赛     为了建立模型,打算基于matlab使用Random Forest Algorithm的工具包 该工具包我在此分享给大家,http://yunpan.cn/cVXsjQvh8ARcx  访问密码 30a3   该工具包导入的数据格式就是我如下所说的封装方式,因此,在使用该算法包时,需要把自己的数据进行封装一下. 通过matlab打开,可以知道twonorm.mat里面还封装了两个.mat文件.   我们看看工具包的作者给的tutorial 部分源码如下:  

本篇文章主要介绍了ASP.NET提取多层嵌套json数据的方法,利用第三方类库Newtonsoft.Json提取多层嵌套json数据的方法,有兴趣的可以了解一下. 本文实例讲述了ASP.NET利用第三方类库Newtonsoft.Json提取多层嵌套json数据的方法,具体例子如下. 假设需要提取的json字符串如下: {"name":"lily","age":23,"addr":{"city":guangz

作为OCR文字识别软件中的佼佼者,可能大家对于ABBYY FineReader的使用还不熟练,没关系,今天小编就为大家演示,如何用ABBYY FineReader这款文字识别软件,将一张截图中的文字识别出来. 图1:<宋史>中的截图 图1是<宋史>第一册,宋太祖本纪中的一段内容,下面小编就演示就用ABBYY FineReader 15(Win系统)文字识别软件将此截图中的文字识别出来,再保存到文本文件中. 具体操作步骤如下: 图2:启动软件    1.提取文字第一步 启动ABBYY

I = imread('111.jpg');%读取处理好的图片,必须是严格坐标轴线为边界的图片 I=rgb2gray(I); %灰度变化 I(I>200)=255; %二值化 I(I<=200)=0; %二值化 imshow(I) %显示图片 [y,x] = find(I==0); %找出曲线的像素位置 y = max(y) -y; %将屏幕坐标转换为有手系迪卡坐标 y = fliplr(y); %左右翻转数据 plot(x,y,'r.','markersize',2)%显示转换后的图像 [X

基于matlab工具箱提取图像中的多目标特征(代码如下): 代码前面部分为提取图像的边界信息,调用了后面的遍历函数Pixel_Search,函数实现方法见后~ %%ROI Testing close all; clear all; clc; I=imread('Test.png'); I=rgb2gray(I); I=I(:,:); [m,n]=size(I); I_BW=I; :m :n I_BW(Row1,Clo1)=; else I_BW(Row1,Clo1)=; end end end

近年来,大数据盛行,有关爬虫的教程层次不穷.那么,爬虫到底是什么呢? 什么是爬虫? 百度百科是这样定义的: 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本.另外一些不常使用的名字还有蚂蚁.自动索引.模拟程序或者蠕虫.更多解释 就我个人理解,所谓的爬虫,就是代替人工复制粘贴去获取网络资源.平常我们需要批量下载图片.下载表格数据时,在没有爬虫的帮助下,只能借助CTRL+C .CTRL+V 了,非常的繁琐,

Matlab上 fr = fopen('d:\Matlab\长期纪录2014-3-11.txt', 'r');data=fscanf(fr,'%f',[1,inf]);axis([0 90000 -8 6]);plot(data)title(['厚度仪长期测试数据分析'], 'FontName','Times New Roman','FontSize',10);set(gca,'XTicklabel',[0,3,6,9,12,15,18,21,24])xtick=get(gca,'xtickla

用MATLAB画函数曲线 2013年8月11日 命令funtool 这是单变量函数分析的交互界面,比较方便,特别适用于y=f(x)型,即y与x分开的函数形式.见下图

MATLAB里面的cell有的翻译为单元有的翻译为细胞型数据.它是MATLAB的一种特殊数据类型,可以将它看作是一种无所不包的广义矩阵.组成cell的元素可以是任何一种数据类型的常数或者常量,每一个元素也可以具有不同的尺寸和内存占用空间,每一个元素的内容也可以完全不同. (1)Cell创建 >> a={'Linda',22;zeros(4,4),magic(9)} a = 'Linda' [ 22] [4x4 double] [9x9 double] >> a{1} ans = L

首先需要安装navicat for SQL server 软件, 为了实现Matlab 通过JDBC方式连接Sqlserver数据库, 需要安装Sqlserver JDBC驱动. 地址: https://blog.csdn.net/yinxing408033943/article/details/7677769 在navicat for SQL server进行试验, 登陆输入用户名, 新建查询,一个简单的查询例子 送上Navicat sql 的一些快捷键: ctrl + /: 注释 ctrl

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

今天用 BW 标准数据源 0CO_PC_ACT_10 提取数据时,发现物料有一项数据[没有被分摊]无法取到. 根据SAP的解释,此项不在后台存数,通过前台动态生成. For the virtual cumulative inventory and for the Not Distributed line, there are no records in the database,which is why the extractor cannot extract them. In transact

在使用MATLAB对矩阵进行数据处理时,为了方便编辑与修改,常常需要先将数据录入到Excel中,然后再将其导入到MATLAB中参与矩阵运算.本文在MATLAB 2013a和Office 2013环境下向大家演示如何将Excel数据导入到MATLAB中,其他版本的MATLAB.OFFICE方法大同小异,一起来看一下 工具/原料   Excel数据文件(格式xls或xlsx) MATLAB 7.x + 方法/步骤     将待导入的矩阵结构的数据录入Excel中,录入时注意行列要跟原矩阵一一对应  

#coding=utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') from pymongo import MongoClient #建立MongoDB数据库连接 client = MongoClient('IP', 27017) #用户验证 db = client.库名 db.authenticate("账号", "密码") #连接所用集合,也就是我们通常所说的表 collection=db.表

数据预处理(normalize.scale) 0. 使用 PCA 降维 matlab: [coeff, score] = pca(A); reducedDimension = coeff(:,1:5); reducedData = A * reducedDimension; 1. 最大最小映射(matlab) [trainx, s1] = mapminmax(trainx); testx = mapminmax('apply', test1, s1); 2. sklearn.preprocess

利用edge()函数提取图像轮廓,绘制出对象的边界和提取边界坐标信息,matlab实现代码如下: close all;clear all;clc; % 提取图像轮廓,提取图像边缘 I = imread('yifu.jpg'); c = im2bw(I,graythresh(I)); figure; subplot(131);imshow(I); c = flipud(c); %实现矩阵c上下翻转 b = edge(c,'canny'); [u,v] = find(b); %返回边界矩阵b中非零元