padarray 超过3维

2024-10-23

matlab padarray

功能:填充图像或填充数组使用:B = padarray(A,padsize,padval,direction) A表示输入图像,B是填充后的图像,padsize给出了填充的行数和列数,通常用[r c]来表示.padval和direction分别表示填充方法和方向.它们的具体值和描述如下: padval:'symmetric'表示图像大小通过围绕边界进行镜像反射来扩展: 'replicate'表示图像大小通过复制外边界中的值来扩展:

Python将文本生成二维码

#coding:utf-8 ''' Python生成二维码 v1.0 主要将文本生成二维码图片测试一:将文本生成白底黑字的二维码图片测试二:将文本生成带logo的二维码图片 ''' __author__ = 'Xue' import qrcode from PIL import Image import os #生成二维码图片 def make_qr(str,save): qr=qrcode.QRCode( version=4, #生成二维码尺寸的大小 1-40 1:21*21(21+(n-

二维码工具类 - QrcodeUtils.java

二维码工具类,提供多种生成二维码.解析二维码的方法,包括中间logo的二维码等方法. 源码如下:(点击下载 - QrcodeUtils.java.MatrixToImageWriterEx.java.MatrixToLogoImageConfig.java.commons-io-2.4.jar.commons-lang-2.6.jar.slf4j-api-1.7.12.jar.javase-3.1.0.jar.core-3.1.0.jar .FolderUtils.java) QrcodeUti

MVC中使用QrCodeNet 生成二维码

QrCodeNet下载地址:http://qrcodenet.codeplex.com/ using System.Drawing; using System.Drawing.Imaging; using System.IO; using Gma.QrCodeNet.Encoding; using Gma.QrCodeNet.Encoding.Windows.Render; namespace QRCodeDemo { public class QRCodeHelper { /// <summa

[转] C语言多维数组与多级指针

http://c.biancheng.net/cpp/html/477.html 多维数组与多级指针也是初学者感觉迷糊的一个地方.超过二维的数组和超过二级的指针其实并不多用.如果能弄明白二维数组与二级指针,那二维以上的也不是什么问题了.所以本节重点讨论二维数组与二级指针. 一.二维数组 1.假想中的二维数组布局我们前面讨论过,数组里面可以存任何数据,除了函数.下面就详细讨论讨论数组里面存数组的情况.Excel 表,我相信大家都见过.我们平时就可以把二维数组假想成一个excel表,比如:

jQuery和react实现二维码

jq如何生成二维码代码如下: 1.jquery.qrcode生成二维码代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <script charset='utf-8' type='text/javascript' src='js/jquery-1.11.0.js'></script> <script src="js/jquery.qrcode.min.js" type="text/javasc

PHP 自定义二维码生成

环境:PHP 7.*.* ,Composer 包管理工具.QrCode 效果如下: 使用 Composer 安装 QrCode QrCode 类库基于 php 的 GD 库,用于生成任意尺寸的二维码,并且可以将 logo 水印也打上去,还可以在二维码图片下方加入文字. QrCode 的项目地址:https://github.com/endroid/QrCode 在命令行下操作安装QrCode类:在 composer.json 中添加 qrcode,执行 composer 更新命令,如下 php

二维码之zxing仿新浪微博二维码

在前言中最后部分,提到了二维码开发工具资源ZXing.网上有它最新1.7版的源码,感兴趣的可以下载下来看看,要打包生成core比较麻烦,网上有相关教程.嫌麻烦的朋友,可以去我的资源里下载Java版的core.jar,地址前言最后已经给出. 今天开始介绍利用android生成普通二维码,以及仿新浪微博二维码.话说新浪微博也是采用了ZXing的技术,而腾讯微信,我推测它好像是通过服务器生成后下载下来的.因为每次生成二维码,如果没有网络的情况下就无法得到.补一句:因为都是java开发语句,所以开发j2

IOS原生方法实现二维码生成与扫描

转自:http://www.jianshu.com/p/d6663245d3fa 二维码的生成有好多第三方库,如Z-Xing.但是为了控制安装包的大小,或者并不需要其他的一些额外的功能,用系统的方法即可满足. 一.二维码的生成 + (UIImage *)qrImageForString:(NSString *)string imageSize:(CGFloat)Imagesize logoImageSize:(CGFloat)waterImagesize{ CIFilter *filter =

C# 实现二维数组的排序算法(代码)

class Order { /// <summary> /// 对二维数组排序 /// </summary> /// <param name="values">排序的二维数组</param> /// <param name="orderColumnsIndexs">排序根据的列的索引号数组</param> /// <param name="type">排序的类型,

iOS开发技术 - 二维码扫描、生成

QRecLevel:QR_ECLEVEL_H // 二维码容错率,最高为30%(即QR_ECLEVEL_H),即LOGO有大 // 小不能超过二维码图片的30%,否则二维码无法被扫描出信息 logoName:@"logo.jpg" //你的logo

线性判别分析LDA原理总结

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),

OpenCV2+入门系列（二）：图像的打开、创建与显示（命令行）

前置知识:数字图像的简略知识这里只是最基础的知识,上课如果稍微听了课的同学可以直接略过不不看. 彩色图像: 对于一副数字图像,对于一副RGB色彩空间的彩色数字图像,它一共有宽X高个像素格子,每个格子的色彩由蓝色.绿色.红色三个原色合成,很简单吧,三原色的合成大家小学就学过喽.计算机中B.G.R三个值可以从0至255选择,不同的值的组合就可以合成出不同的色彩,一般来说总共可以组成255*255*255种色彩. 灰度图像: 而若是图像中所有像素都是由黑到白(0到255)的亮度表示,那么这幅图像将是

OpenCV从入门到放弃系列之——core模块.核心功能（一）

Mat - 基本图像容器世间的图像是各种各样的,但是到了计算机的世界里所有的图像都简化为了数值矩以及矩阵信息.作为一个计算视觉库,OpenCV的主要目的就是处理和操作这些信息,来获取更高级的信息,也就是潜在的价值.因此,我们需要首先学习OpenCV是如何存储并操作图像的. Mat 2001年OpenCV刚刚出现的时候是基于C语言接口而建. 为了在内存(Memory)中存放图像, 当时采用的是名为IplImage(Intel Image Processing Library IPL)的C语言结构

OpenCV MAT基本图像容器

参考博客: OpenCv中cv::Mat和IplImage,CvMat之间的转换 Mat - 基本图像容器 Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. 关于 Mat ,首先要知道的是你不必再手动地(1)为其开辟空间(2)在不需要时立即将空间释放.但手动地做还是可以的:大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间.当传递一个已经存在的 Mat

stanford coursera 机器学习编程作业 exercise 5（正则化线性回归及偏差和方差）

本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法以及讨论偏差和方差对该线性回归模型的影响. ①可视化数据集本作业的数据集分成三部分: ⓐ训练集(training set),样本矩阵(训练集):X,结果标签(label of result)向量 y ⓑ交叉验证集(cross validation set),确定正则化参数 Xval 和 yval ⓒ测试集(test set)

lecture13-BP算法的讨论和置信网

这是HInton课程第13课,这一课有两篇论文可以作为课外读物<Connectionist learning of belief networks>和<The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks>,(下文中采样和样本是同一个单词,泛化和生成是同一个单词,我是按照自己的理解在不同的上下文中进行不同的翻译,如果一个理解不通,可以换另一个). 一.BP算法的Ups和downs 在这部分,将会介绍BP的历史,先介绍在7

Python3.1-标准库之Numpy

这系列用来介绍Python的标准库的支持Numpy部分.资料来自http://wiki.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial,页面有许多链接,这里是直接翻译,所以会无法链接.可以大致看完该博文,再去看英文版. 1.先决条件想要运行numpy,首先最小安装的有:Python.NumPy.:a.ipython 是一个增强的交互式python shell,它对于探索numpy的特性是非常方便的:b.matplotlib可以让你进行plot 图表:c.SciPy提供许多

IplImage, CvMat, Mat 的关系

IplImage, CvMat, Mat 的关系转载来源:http://www.cnblogs.com/summerRQ/articles/2406109.html opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.在o

Logistic Regression Vs Decision Trees Vs SVM: Part I

Classification is one of the major problems that we solve while working on standard business problems across industries. In this article we’ll be discussing the major three of the many techniques used for the same, Logistic Regression, Decision Trees

opencv学习笔记（一）IplImage, CvMat, Mat 的关系

opencv学习笔记(一)IplImage, CvMat, Mat 的关系 opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的,但是,IplImage类型与CvMat类

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