Y=tsne(features); 尝试将 SCRIPT tsne 作为函数执行: C:\Users\Mr.X\Desktop\tsne.m

时间: 2023-09-12 10:13:21 浏览: 137
H

features.h标准c/c++头文件下载

要将脚本 `tsne.m` 转换为函数,需要进行以下步骤: 1. 将脚本中的所有变量和函数调用作为函数的输入参数和输出结果。 2. 在函数的开头添加函数声明语句,指定输入和输出参数的数量和类型。 3. 在函数的结尾添加 `end` 关键字。 下面是一个简单的例子: ```matlab function Y = tsne(features) % TSNE Perform t-SNE on the given features % % Y = TSNE(FEATURES) runs t-SNE on the given matrix of high-dimensional % features and returns the 2D embedding in Y. % Call the tsne_p.m function from the tsne toolbox addpath('tsne'); Y = tsne_p(features); end ``` 在这个例子中,我们将 `tsne.m` 转换为一个名为 `tsne` 的函数,并将输入参数 `features` 传递给 `tsne_p` 函数。输出结果是一个二维嵌入矩阵 `Y`。 要在命令行中使用此函数,只需将 `tsne.m` 文件保存在 MATLAB 路径中的某个文件夹中,然后在命令行中输入 `Y = tsne(features)` 即可。
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import cv2 from skimage.feature import hog from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import joblib import numpy as np # 加载已经训练好的分类器 model_location = "C:/Users/27745/数字图像处理/knn.pkl" knn = joblib.load(model_location) def predict_digit(image): #获取一幅手写数字图像的输入,返回预测结果 # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用高斯模糊和大津二值化来预处理图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) _, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # Find the contours and sort them largest-to-smallest contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours = sorted(contours, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr)[0]) # 提取每个字符的 ROI 并使用 HOG 特征提取方法进行特征提取 features = [] for cnt in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 添加一定的边框,避免过小的ROI被压缩过多而失去特征 border_size = 20 roi = thresh[max(y - border_size, 0):min(y + h + border_size, image.shape[0]), max(x - border_size, 0):min(x + w + border_size, image.shape[1])] # 将ROI调整为28x28大小,并根据特征提取器生成的HOG描述符提取特征 resized_roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA) fd = hog(resized_roi, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys') features.append(fd.reshape(-1, 1)) # 将提取的特征向量输入KNN模型进行预测 results = knn.predict(np.hstack(features)) # 返回数字串预测结果 return ''.join(str(result) for result in results) # 载入测试图片并进行预测 image_name = "C:/Users/27745/Desktop/test1.png" image = cv2.imread(image_name) # 将目标图像统一调整为相同的大小 image = cv2.resize(image, (300, 300)) # 利用封装的函数进行预测 result = predict_digit(image) print("The number is:", result)以上代码出现了X has 216 features, but KNeighborsClassifier is expecting 784 features as input.的问题,请帮我更正

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