我正在OsX 10.8.4上安装ITK4.2.2。我使用生成器使用CMake 2.8.11.1构建它。我需要python包装,所以我选择了ITK_WRAP_PYTHON。构建它之后,我转到终端中包含构建文件的目录,并输入make。这一切进展顺利,直到我收到以下信息:
[ 41%] Generating vcl_complex.xml
In file included from /usr/include/c++/4.2.1/climits:50,
from /usr/include/c++/4.2.1/bits/stl_algobase.h:67,
我正在尝试开发一个图像分类系统。我使用以下文章:
Dia Abu Al Nadi博士和Ayman M. Mansour博士用于纹理分类的独立成分分析(ICA)
它在一段中说:
针对上述纹理图像,采用上述方法对独立分量进行学习。图2分别显示了上述纹理的(8x8) ICA基函数。主成分分析减少了维数,总共产生了40个函数。注意,来自不同窗口大小的独立组件是不同的。
上面的“方法”是FastICA,纹理来自,每个纹理图像都有640x640像素。我的问题是:
作者所说的“用PCA减少维数,总共有40个函数”,我怎么用matlab得到这个函数呢?
我理解如何在C++中用分隔符将字符串拆分成字符串,但是如何将字符串嵌入的拆分成分隔符,例如,尝试将”~!hello~! random junk... ~!world~!”由字符串”~!”拆分成[“hello”, “ random junk...”, “world”]数组?是否有任何C++标准库函数,或者,如果不是任何算法,可以实现这一点?
我已经使用SimpleITK在Python语言中创建了一个模块,我试图通过在C++中重新实现来加快速度。事实证明它的速度要慢得多。
瓶颈是DisplacementFieldJacobianDeterminantFilter的使用。
这两个代码片段给出了一个使用过滤器的示例。
1000代: C++ = 55s,python = 8s
我应该期待c++更快吗?
def test_DJD(label_path, ngen):
im = sitk.ReadImage(label_path)
for i in range(ngen):
jacobian = sitk.Displace
我将读取一个nifti图像,并更改体素的值,然后保存新的nifti图像,与主图像相似,但只是体素值不同。换句话说,我希望我在分割图像中的标签是从0到7,而不是有不同的数字。O写了下面的代码,但我得到了这个错误: NotImplementedError: Wrong number or type of arguments for overloaded function 'WriteImage'. 可能的C/C++原型有: itk::simple::WriteImage(itk::simple::Image const &,std::string const &,
我试图使用以下数据集通过r中的主成分分析(pca)运行社会资本数据:
我可以很好地运行分析,但我需要将因素加载合并到原始数据集上,以便进行进一步的分析和表示。我只需要知道如何在运行pca分析时保留id变量,以便将这些变量合并到原始数据集中。
我已经标准化了数据,然后运行下面的代码(这是我从另一个来源收集的)。对于美国的每个县,我收到的似乎是一个列中的因素加载,但我的问题是,我的原始数据库包含每个县的id变量(FIPS代码),但因素加载不包含。
calcpc <- function(variables,loadings)
{
# find the number of samples i
我是python的初学者,我正在使用python实现主成分分析(PCA),但我在计算平均值时遇到了问题。下面是我的代码:
import Image
import os
from PIL import Image
from numpy import *
import numpy as np
#import images
dirname = "C:\\Users\\Karim\\Downloads\\att_faces\\New folder"
X = [np.asarray(Image.open(os.path.join(dirname, fn))) for fn in os