我试图在MATLAB中实现SIFT。
通过在狗(高斯差分)空间中定位局部极大值和极小值,得到了4个不同八度的关键点。然而,我对如何处理最后三个八度音阶的关键点感到困惑。
我是否将它们包括在原始图像的关键点中,如果是,那么如何将简化后的图像转换为256 x 256图像(第二倍频程)中的原始像素(i,j)到512x512图像(第一倍频程)中的像素(I‘,j')。我尝试了许多筛选教程,但没有发现任何结论。
我在用一组向量替换替换单个字符串的部分时遇到了问题,从而产生了向量。
我有一个字符串tex,用于告诉图表要放置什么文本作为节点(和其他)标签。
因此,如果tex是"!label has frequency of !frequency",T的列label有值c("chickens","ducks",...),frequency有值c("chickens","ducks",...),则函数返回像c("Chickens has frequency of 35","Ducks has frequen
Undefined symbols for architecture x86_64:
"_ff_async_protocol", referenced from:
_qc_ijkav_register_async_protocol in TXLiteAVSDK_TRTC(ijkutils.o)
(maybe you meant: _qcloud_ijkimp_ff_async_protocol)
ld: symbol(s) not found for architecture x86_64
clang: error: linker command failed with
当我管理我的脑电图数据时,mne.time_frequency.tfr_morlet (或其他两种方法)的结果是一个大约1e-7的幂阵列。当用dB = 'True‘作图时,只有当颜色比例在-150到-200之间时,才能获得良好的图形。然而,当我做psd分析时,功率大约是0-40。是什么造成了这些差异?此外,我还在matlab上用eeglab进行了时频分析,dB的色阶在-40到40之间。我不能理解其中的区别。谁能解释一下,谢谢。 The tfr of MNE-python The psd of MNE-python The tfr of eeglab(matlab)