一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/allen315410/article/details/39932689 1.3D画廊的实现 我们知道android系统已经为我们提供好了一个展示图片的"容器"--Gallery,可是这个Gallery显示的效果是平面化的,动态效果不强. 这里,我们动手做一个自己定义的Gallery组件.实现图片的3D效果展示.想想应该不错吧.先看看效果图: 实现这个3D效果的Gallery该怎么做呢?首先.分析一下, 1,展示图片.系统自带G

使用matlab批量处理图像后在指定文件夹存储 clear;clc;close all; Files=dir('D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\*.jpg'); N=length(Files); Names={}; Images={}; :N Names{k}=Files(k).name; Images{k}=imread(['D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\' Names{k}]); figure(

Mat img = imread();//灰度图 imwrite("origin.png",img); if(img.empty()) { cout << "图像加载失败!" << endl; //system("pause"); return -; }; std::cout<<(,)<< std::endl; 其中,  (float)img.at<char>(m,n)   即为调用到的

[题目描述] 我们知道斐波那契数列0 1 1 2 3 5 8 13…… 数列中的第i位为第i-1位和第i-2位的和(规定第0位为0,第一位为1). 求斐波那契数列中的第n位mod 10000的值. [分析] 这是我们熟悉的斐波那契数列,原来呢我们是递推求值的嘛,当然这是最水的想法~~可是!这里的n很大诶,有10^9,for一遍肯定是不可以的咯. 于是,我学会了用矩阵乘法求斐波那契数列(貌似是很经典的). 作为初学者的我觉得十分神奇!! 好,我们来看: 我们每次存两个数f[i-1]和f[i-2],

MATLAB 的向量,矩阵和阵列命令:

问题 G: 方差 普拉斯 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB提交: 94  解决: 17[提交] [状态] [讨论版] [命题人:admin] 题目描述 方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数.在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义. 若x1,x2,x3......xn的平均数为k,则方差s^ = /n * [(x1-k)^+(x2-k)^+.......+(xn-k)^] . 给出M个数,从中找出N个数,使这N个数方差最小. 输入 第1行

[题解]歌唱王国(概率生成函数+KMP)+伦讲的求方差 生成函数的本质是什么呀!为什么和It-st一样神 设\(f_i\)表示填了\(i\)个时候停下来的概率,\(g_i\)是填了\(i\)个的时候不停下的来的概率,规定\(f_0=g_0=1\) 两个生成函数是 \[ G(x)=\sum g(i)x^i \\ F(x)=\sum f(i)x^i \] 可以得到一些关系: 在后面随意加上一个字符 \[ xG(x)+1=F(x)+G(x) \] 直接强行接上原串: \[ x^LG(x)(\dfrac

matlab构建栅格地图绘图思路 近来因研究需要,调研并思考了栅格地图的生成方法,暂时总结以备不时之需. 栅格的建立最需要注意栅格粒度的问题,即根据需要调整栅格的边长,目前有两种思路一种是固定栅格边长为坐标轴的单位长度:另一种是固定地图单位为固定长度,如"米",根据需要改变栅格边长. 栅格单位固定,坐标单位与栅格边长相等. 此种思路优势是坐标和栅格对应,程序好处理一些,比较直观,可以使用pcolor或者imagesc函数. a = rand(50,50); imagesc(a) axi

1. 均值 数学定义: Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X)). >>mean(mean(X))=3.5 也可

clc;clear all;close all src=imread('C:\Users\think\Desktop\12.jpg'); subplot(,,) imshow(src); I = mat2gray(src); J = imrotate(I,-); subplot(,,) imshow(J); map0=J(:,:); figure imshow(map0) saveas(map0,'map0.jpg')

一.该程序是用来测输入数据的平均值和方差的 公式: 二. 项目流程: 1. State the problem假定所有测量数为正数或者0,计算这一系列测量数的平均值和方差.假定我们预先不知道有多少测量数据被录入,一个负数标志着测量数据输入结束 2. Define the inputs and outputs程序要求输入的数是未知的正数或者0,程序输出的数是输入数据集的平均值和方差.除此之外,我们将打印出输入的数据数,因为它对于我们检查输入数据是有用的 3.Define the algorithm

一.矩阵 1.定义和简单使用(一般的编程语言,数组下标都是从0开始的,但是MATLAB是从1开始的) >> a=[ ; ; ] a = >> b=[ ; ; ]; >> c=[;;]; >> a+b ans = >> a*b ans = >> a*c ans = 2.常用矩阵运算和函数 A':矩阵转置: A+B,A-B,A*b:矩阵加减: inv(A):矩阵求逆: rank(A):矩阵的秩: B/A:等价于B*inv(a): A.*B

前言 一.简介 Ref:IplImage, CvMat, Mat 的关系 Mat是opencv2.0推出的处理图像的新的数据结构,现在越来越有趋势取代之前的cvMat和lplImage. 相比之下Mat最大的好处就是能够更加方便的进行内存管理,不再需要程序员手动管理内存的释放. opencv2.3中提到Mat是一个多维的密集数据数组,可以用来处理向量和矩阵.图像.直方图等等常见的多维数据. /* implement */ 基本操作 操作Mat元素时:I.at<double>(1,1) = CV

数据类 Matlab中和IPT中支持的基本数据类型如下: 名称 描述 double 双精度浮点数,范围-10308~10308  8字节 uint8 无符号1字节整数,范围[0, 255] uint16 无符号2字节整数,范围[0, 65535] uint32 无符号4字节整数,范围[0, 4294967295] int8 有符号1字节整数,范围[-128, 127] int16 有符号2字节整数,范围[-32768, 32767] int32 有符号4字节整数,范围[-2147483648,

1 有些函数支持double型,而不支持uint8的数据类型,所以要转换 2 精度问题了,因为uint8进行数据处理的时候,容易造成数据溢出或精度不够. 为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像. imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中. 因此,matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)存储和运算.所以要先将图像转为double格

[向图像域添加噪声] matlab自带一个函数:imnoise,可以对图像添加噪声. Matlab的说明 https://www.mathworks.com/help/images/ref/imnoise.html [高斯噪声] Image_noise = imnoise(rescale(Btemp),'gaussian',0,0.01) 第一个m是均值,第二个var是方差 这个是一位作者写的自己的函数,我试了一下觉得不是很方便: https://blog.csdn.net/weixin_443

matlab版本是2015b,其中更新了部分函数库之前网上相关程序不适用于新版本,在此提供适用于新版本的程序: 帧序列转换为视频 function video = frames2video(framepath , videoname) %framepath : 表示图像序列所在的路径,同时保证图像的大小相等 %videoname : 表示将要创建视频的名字 r_path = framepath; videoName = videoname; %初始化一个avi文件obj obj = VideoW

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

for mm=1:num_m %电影编号是mm的训练集行号 ff= find(train_vec(:,2)==mm); %train_vec(ff,1) 行号对应的用户编号 count(train_vec(ff,1),mm) = train_vec(ff,3); end 桉的是电影数目,每次处理一个电影,比双重for循环看着给力.不过转矩阵,一般matlab会提示超内存.