imagesc(C) 将数组 C 中的数据显示为一个图像,该图像使用颜色图中的全部颜色。C 的每个元素指定图像的一个像素的颜色。生成的图像是一个 m×n 像素网格,其中 m 和 n 分别是 C 中的行数和列数。这些元素的行索引和列索引确定了对应像素的中心。
imagesc 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imagesc.html
一图胜千言。相对于冷冰冰的数字,生动的图形可以更好的反映一些信息,也更利于我们在数据探索、预处理等阶段感性认识数据的内在规律或信息。本视频就讲解Octave图形化数据的一些工具和对应的方法。
在Matlab中,做短时傅里叶变换需要使用函数spectrogram,而在Matlab2019中,引入了一个新的函数stft,下面我们就来看下这两个函数都如何使用。
在之前就有提到的老师叫做的大坑,可其实完全不知道该怎么写,这个系列不知道能做到哪里,东西做还是会做完,可是系列可能未来会坑掉。嘛,有一期是一期的东西,那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了,全当放飞自我了_(:з)∠)_
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 转自:http://www.lofter.com/postentry?from=search&permalink=1cb3111d_6ee9587 1、先
基于以上概念,不难理解,绘制热力图所需要的数据往往是3维或者更高维度的,下面给出三维的两种常见的数据样本格式:
1.1 http://chadagreene.com/ClimateDataToolbox.mltbx
也可以将一个图像写入当前目录下: l1=imread(‘E:\a_matlab_file\picture***.jpg’); img=rgb2gray(l1); imshow(img); imwrite(img,‘gray.jpg’);
元胞自动机(cellular automata,CA) 是一种时间、空间、状态都离散,空间相互作用和时间因果关系为局部的网格动力学模型,具有模拟复杂系统时空演化过程的能力。它能构建随时间推移发生状态转移的系统,细胞存在于一维或多维网格中,每个细胞都有一个或多个状态,每个细胞都有邻居(即邻近的细胞)。
原文链接: http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/45037239
该文介绍了利用卷积核对图像进行处理的一种方法,包括其原理、实现步骤和代码示例。
wavelet 小波 decomposition 分解 approximation 近似值 coefficient 系数 discrete 离散的 low-pass filter 低通滤波器 high-pass filter 高通滤波器 orthogonal 正交的
一.配置语音箱 跳转这一篇文章有教程 配置语音箱 二.绘制语谱图 测试代码: clear all; clc; close all; [x,Fs]=audioread(['./mat_file/yunque/XC2' ... '86466 - 云雀 - Alauda arvensis.mp3']); %读入数据文件 wlen=800; inc=80; win=hanning(wlen);% 设置帧长,帧移和窗函数 N=length(x); time=(0:N-1)/Fs; % 计算
global piece pieces_types all_pieces running interface plane max_column max_row
向量化乘法可以帮助更快更直接的运行乘法并求和。将之前的分别乘法并求和直接转换为一步的矩阵乘法。
4 、若要同时改变颜色及图线型态(Line style),也是在坐标对后面加上相关字串即可
sift是目前常用的local feature的描述子。sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生一些平移、旋转、仿射等匹配问题。因为早前自己要做一个图像拼接的问题,所以用到了sift。写这篇blog,是因为自己准备向CV进军,开始着手写blog来积累知识,这也是我第一篇blog,虽然这篇blog很简陋,纯属向sift致敬,但也方便一些初学者使用吧。以后也会不定期对自己的一些在CV的见解进行发表,希望能通过这个和大家相互讨论。如果您想对其原理有个透彻的理解,可以参考下面这篇blog,博主写的非常详尽 —— [ sift算法详解 ]
在MATLAB的命令行中显示图片或者数据,十分简单,仅通过imshow,plot或者imagesc等函数即可。 而在MATLAB GUI中显示图片,通常需要借助Axes控件来实现。相比而言,多一些操作。
本文主要给定一小段音频,通过短时傅里叶变换和小波变换制作时频图。音频的采样率为44100,
短时傅里叶变换,short-time fourier transformation,有时也叫加窗傅里叶变换,时间窗口使得信号只在某一小区间内有效,这就避免了传统的傅里叶变换在时频局部表达能力上的不足,使得傅里叶变换有了局部定位的能力。
算法实现基本与高斯消元法求解线性方程组相同,同样还是三层循环进行消元和回代,只是增广矩阵的规模由n×n+1变成了n×2n,因此算法复杂度仍然为O(n3)。
MATLAB中定义函数需要新建一个 ‘xxx.m’ 的文件,然后将函数的定义写在文件中,该文件要放在MATLAB打开的文件夹下,某函数定义如下,返回平方数。
%img_name='P0002.png';%I=imread(img_name);% subplot(2,2,1);%td = add_fog(I);%imshow(td);file_path = 'D:\paper\4dehaze_remotesensing\dataset\DOTA\train\images\'; % 图像文件夹路径 out_path = 'D:\paper\4dehaze_remotesensing\dataset\DOTA\train\images_foggy\';
1、MRI图像 load mri D = squeeze(D); h0=figure('toolbar','none',... 'position',[198 56 450 468],... 'name','实例81'); h1=axes('parent',h0,... 'position',[0.3 0.45 0.5 0.5],... 'visible','off'); image_num = 8; image(D(:,:,image_num)) axis image co
%% Machine Learning Online Class % Exercise 8 | Anomaly Detection and Collaborative Filtering % % Instructions % ------------ % % This file contains code that helps you get started on the % exercise. You will need to complete the following functions:
在去年疫情严重的时候,曾看见有人用数学建模的方式来模拟预测疫情的变化。其中,模拟病毒的传染过程,运用了元胞自动机的方法。这种方法并不难理解,本篇内容将来介绍这种方法。
%% Machine Learning Online Class % Exercise 7 | Principle Component Analysis and K-Means Clustering % % Instructions % ------------ % % This file contains code that helps you get started on the % exercise. You will need to complete the following funct
本文会用容易理解的话解释下griddata和griddatan的用法,不会追求严谨,目的是帮助需要用到这两个插值函数的尽快理解使用。
咱也不藏着掖着,其实大家用minify作为关键词检索,不仅能检索出大神的这款工具,还可以检索到降低python、JavaScript、R等编程语言代码可读性的其他实用性代码。
在之前的单变量线性回归问题中,我们是通过房屋的大小来作为预测房屋价格。但是我们知道了很多其他的变量,例如卧室的数量,楼层的数量,房子的年龄等。
本示例说明如何创建并可视化Markov链模型的结构和演化 。考虑从随机转移矩阵中创建马尔可夫链的四状态马尔可夫链,该模型模拟了国内生产总值(GDP)的动态
·边缘检测(edge)边缘检测时先要把其他格式图像转化为灰度图像>> f=imread( lbxx.bmp );>> a=rgb2gray(f);>> [g,t]=edge(a, canny );>> imshow(g)·剪贴(imcrop)、subplot 等imfinfo colormap subimageimadd imsubtract immultiply imdivideimresize imrotate(旋转)>> a=imread( onion.png );>> b=imcrop(a,[75 68 130 112]);% I2 = IMCROP(I,RECT)% RECT is a 4-element vector with the [XMIN YMIN WIDTH HEIGHT];% subplot(121)一行两列的显示,当前显示第一个图片>> subplot(121);imshow(a);>> subplot(122);imshow(b);·roipoly选择图像中的多边形区域>> a=imread( onion.png );>> c=[200 250 278 248 199 172];>> r=[21 21 75 121 121 75];>> b=roipoly(a,c,r);>> subplot(121);imshow(a);>> subplot(122);imshow(b);·roicolor按灰度值选择的区域>> a=imread( onion.png );>> i=rgb2gray(a);>> b=roicolor(i,128,255);>> subplot(121);imshow(a);>> subplot(122);imshow(b);·转化指定的多边形区域为二值掩膜poly2mask>> x=[63 186 54 190 63];>> y=[60 60 209 204 60];>> b=poly2mask(x,y,256,256);>> imshow(b);>> holdCurrent plot held>> plot(x,y, b , LineWidth ,2)·roifilt2区域滤波a=imread( onion.png );i=rgb2gray(a);c=[200 250 278 248 199 172];r=[21 21 75 121 121 75];b=roipoly(i,c,r);h=fspecial( unsharp );j=roifilt2(h,i,b);subplot(121),imshow(i);subplot(122),imshow(j);·roifill区域填充>> a=imread( onion.png );>> i=rgb2gray(a);>> c=[200 250 278 248 199 172];>> r=[21 21 75 121 121 75];>> j=roifill(i,c,r);>> subplot(211);imshow(i);>> subplot(212);imshow(j);·FFT变换f=zeros(100,100);f(20:70,40:60)=1;imshow(f);F=fft2(f);F2=log(abs(F));imshow(F2),colorbar·补零操作和改变图像的显示象限f=zeros(100,100);f(20:70,40:60)=1;subplot(121);imshow(f);F=fft2(f,256,256);F2=fftshift(F);subplot(122);imshow(log(abs(F2))) ·离散余弦变换(dct)>> a=imread( onion.png );>> i=rgb2gray(a);>> j=dct2(i);>> subplot(131);imshow(log(abs(j))),colorbar>> j(abs(j)> k=idct2(j);>> subplot(132);imshow(i);>> subplot(133);imshow(k,[0,255]);info=imfinfo( trees.tif )%显示图像信息·edge提取图像的边缘canny prewitt sobelradon 函数用来计算指定方向上图像矩阵的投影>> a=imread( onion.png );>> i=rgb2gray(a);>> b=edge(i);>> theta=0:179;>> [r,xp]=radon(b,theta);>> figure,imagesc(theta,xp,r);colormap(hot);>> xlabel( \theta(degrees) );>> ylabel( x\prime );>> title( r_{\theta}(x\prime) );>> colorb
在我们使用imagesc()函数对矩阵进行绘制图像的时候,经常会出现y轴刻度并不是我们所需要的顺序,例如我们需要从下向上依次递增,而我们绘制的图片却是从上 向下递增,不符合我们需求,于是有如下解决方案。
继之前通过测量一些简单算法在微信小程序上运行时间衡量手机综合性能:不服跑个分!-解Laplace偏微分方程测手机/PC性能。此次,又做了大量《传热学》或《流体力学》相关算例补充(热辐射和对流的例子尚没有完成)。
蚁群算法可以用于路径规划,在本例中,地形矩阵用0表示无障碍物、用1表示有障碍物,机器人从1x1处走到10x10处,使用蚁群算法找最短路径。
本文结构: 推荐系统 常用方法 简介 模型 cost, gradient 表达式 代码实现 应用实例 参考: Coursera-Andrew Ng 的 Machine Learning Sirajology 的 Recommendation Systems - Learn Python for Data Science ---- 1. 推荐系统 根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 为用户节省时间,还能挖掘可能用户自己都不知道的潜在兴趣点。 生活中的例子:喜马拉雅上根据我
不同于各类深度学习框架广泛使用的语言Python,MatConvnet是用matlab作为接口语言的开源深度学习库,底层语言是cuda。
上图中,第1、2行是第1工序的2台设备,第3、4行是第2工序的2台设备,第5、6行是第3工序的两台设备,纵轴代表时间。按照最优序列[ 3 4 6 2 1 5]赋予每个零件优先级,一共用时25.
(还没推完公式先贴上matlab和c的代码 from官方文档) 因为官方的shift.m直接跑起来会出问题。我这儿改良了部分代码 改sift.m % [image, descriptors, locs] = sift(imageFile) % % This function reads an image and returns its SIFT keypoints. % Input parameters: % imageFile: the file name for the image. %
2020.04.01 更新,添加了对新文章的引用 2021.04 更新,添加了Volume Viewer APP的介绍。把网址改成了超链接形式。
文章和代码以及样例图片等相关资源,已经归档至【Github仓库:digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 图像显示 图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析(包括分割、描述和识别) 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊(复原) 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作(亮度和二值图像) 形态学操作(二值图像) 结构元素(STR
在MATLAB中,变量的调用优先级(calling priority)高于函数,因此变量名不应该覆盖内置函数.
The following tutorial provides an overview of the C++ programmer interface of the Palabos library. If instead you are interested in the Python interface, have a look at the Palabos-Python tutorial from DSFD 2010 (PDF). As for the Java interface, no tutorial is available at this moment. The user’s guide provides however installation instructions, and you can then have a look at the provided example applications.
最近一周咱参加了USTC的Hackergame 2020。由于正好之前的Deadline清完了,而且听说这个比赛新人友好+时间长,于是咱就来了。整体比赛感觉题目出的难度梯度确实很合理,从简单到难都有,而且很多难题也是偏脑洞的,可以通过一段时间的学习解出。最终排名虽然一度进入前10,但是最后一小时还是掉出了前10(屯Flag的dalao们太强了,垂直上分老拜登了),终榜Rank11,算是一点遗憾吧哈哈。
1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。
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