代码中的三个点是什么:function BW = edge(varargin) ... % Validate the input image [I,thresh,method,~] = parse_inputs(varargin{:}); % Determine the gradient image switch method case 'sobel' hy = fspecial('sobel'); hx = hy'; case 'prewitt' hy = fspecial('prewitt'); hx = hy'; case 'roberts' hy = [1 0; 0 -1]; hx = [0 1; -1 0]; case 'log' % Determine Laplacian of Gaussian if (length(varargin)<3) error(message('images:edge:missingParameter')) end if (isempty(varargin{3})) error(message('images:edge:emptyParameter')) end h = fspecial('log',varargin{3},varargin{4}); I = imfilter(I,h,'replicate'); BW = I; thresh = 0.75*abs(mean(I(:))); I = I > thresh; return; case 'canny' if (length(varargin)<3) error(message('images:edge:missingParameter')) end if (isempty(varargin{3})) error(message('images:edge:emptyParameter')) end hy = fspecial('sobel'); hx = hy'; I = imfilter(I,fspecial('gaussian',[5 5],varargin{3}),'replicate'); % 使用高斯滤波器平滑图像 BW = canny(I,varargin{4},varargin{5}); % 使用Canny算法检测边缘 return; otherwise error(message('images:edge:unknownMethod', method)) ... end

时间: 2024-04-27 18:23:58 浏览: 113
在这段代码中,三个点 "..." 表示代码省略了一些内容,这些内容通常是一些与代码核心功能无关的细节或者注释,省略这些内容可以使代码更加简洁易读。在 MATLAB 中,可以使用三个点来表示代码的省略,这被称为省略号(ellipsis)。例如,在这段代码中,省略号表示了一些与边缘检测算法无关的代码,例如函数的输入参数验证,以及一些特殊情况的处理等,这些内容对于理解边缘检测算法的核心部分并不是必需的。
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解读一下代码:function varargout = mian(varargin)

这是MATLAB的函数定义语法,其中: - "function"关键字表示这是一个函数定义; - "varargout"是一个特殊的内置变量,它用于指示输出参数的数量和类型。在这个例子中,它表示输出参数的数量和类型是可变的; - "mian"是函数的名称,它与文件名相同; - "(varargin)"是输入参数的列表,它表示输入参数的数量和类型是可变的。在这个例子中,输入参数被传递给函数的方式可以是一个或多个输入参数,也可以是一个包含多个输入参数的单个单元格数组。 因此,这个函数的功能是具有可变数量的输入和输出参数。

介绍一下以下代码:function varargout = gui(varargin)

这是MATLAB中创建GUI界面的函数模板,可以用于生成可交互的图形用户界面。该函数接受任意数量的输入参数,并返回任意数量的输出参数。具体来说,它接受以下参数: - varargin:输入参数,可以是任意数量的参数,用于向GUI传递数据或参数。 - varargout:输出参数,可以是任意数量的参数,用于从GUI返回数据或结果。 该函数生成的GUI界面包括窗口、按钮、文本框、菜单等控件,可以根据需要进行定制和修改。
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function [model, loglikHist] = mixexpFit(X, y, nmix, varargin) %% Fit a mixture of experts model via MLE/MAP using EM % If the response y is real-valued, we use linear regression experts. % If the response y is categorical, we use logistic regression experts. % % Inputs % % X - X(i, :) is the ith case, i.e. data is of size n-by-d % y - y(i) can be real valued or in {1..C} % nmix - the number of mixture components to use % % % Optional inputs % EMargs - cell array. See emAlgo. (Default {}) % fixmix - if true, mixing weights are constants independent of x % (default false) % nclasses - needed if not all labels are present in y % (default nunique(y)) % preproc - a struct, passed to preprocessorApplyToTtrain % By default, this adds ones and standardizes % gatingFitArgs - cell array, default {'lambda', 0.001} % expertFitArgs - cell array, default {'lambda', 0.001} % % Outputs % % A structure - see mixExpCreate for field descriptions % loglikHist - a record of the log likelihood at each EM iteration. %% % This file is from pmtk3.googlecode.com pp = preprocessorCreate('addOnes', true, 'standardizeX', true); [EMargs, fixmix, nclasses, preproc, gatingFitArgs, expertFitArgs] = ... process_options(varargin, ... 'EMargs', {}, 'fixmix', false, 'nclasses', [], 'preproc', pp, ... 'gatingFitArgs', {'lambda', 0.001}, ... 'expertFitArgs', {'lambda', 0.001}); [preproc, X] = preprocessorApplyToTrain(preproc, X); % We use k=1:nmix to index mixture components % and c=1:C to index output classes [N,D] = size(X); %X = standardize(X); %X = [ones(N,1) X]; %D = D+1; if isequal(y, round(y)) model.classifier = true; if isempty(nclasses) nclasses = numel(unique(y)); end else model.classifier = false; nclasses = 1; end data.X = X; data.y = y; model.nmix = nmix; model.nclasses = nclasses; model.D = D; model.preproc = preproc; model.expertFitArgs = expertFitArgs; model.gatingFitArgs = gatingFitArgs; model.fixmix = fixmix; model.modelType = 'mixexp'; [model, loglikHist] = emAlgo(model, data, @initFn, @estep, @mstep, ... EMargs{:}); end

% 导入预训练的model opts.modelPath = fullfile('..','models','imagenet-vgg-verydeep-16.mat'); [opts, varargin] = vl_argparse(opts, varargin) ; opts.numFetchThreads = 12 ; opts.lite = false ; opts.imdbPath = fullfile(opts.expDir, 'imdb.mat'); opts.train = struct() ; opts.train.gpus = []; opts.train.batchSize = 8 ; opts.train.numSubBatches = 4 ; opts.train.learningRate = 1e-4 * [ones(1,10), 0.1*ones(1,5)]; opts = vl_argparse(opts, varargin) ; if ~isfield(opts.train, 'gpus'), opts.train.gpus = []; end; % ------------------------------------------------------------------------- % Prepare model % ------------------------------------------------------------------------- net = load(opts.modelPath); % 修改一下这个model net = prepareDINet(net,opts); % ------------------------------------------------------------------------- % Prepare data % ------------------------------------------------------------------------- % 准备数据格式 if exist(opts.imdbPath,'file') imdb = load(opts.imdbPath) ; else imdb = cnn_image_setup_data('dataDir', opts.dataDir, 'lite', opts.lite) ; mkdir(opts.expDir) ; save(opts.imdbPath, '-struct', 'imdb') ; end imdb.images.set = imdb.images.sets; % Set the class names in the network net.meta.classes.name = imdb.classes.name ; net.meta.classes.description = imdb.classes.name ; % % 求训练集的均值 imageStatsPath = fullfile(opts.expDir, 'imageStats.mat') ; if exist(imageStatsPath) load(imageStatsPath, 'averageImage') ; else averageImage = getImageStats(opts, net.meta, imdb) ; save(imageStatsPath, 'averageImage') ; end % % 用新的均值改变均值 net.meta.normalization.averageImage = averageImage; % ------------------------------------------------------------------------- % Learn % ------------------------------------------------------------------------- % 索引训练集==1 和测试集==3 opts.train.train = find(imdb.images.set==1) ; opts.train.val = find(imdb.images.set==3) ; % 训练 [net, info] = cnn_train_dag(net, imdb, getBatchFn(opts, net.meta), ... 'expDir', opts.expDir, ... opts.train) ;

function res_angle = iterFourier(varargin) %IFTA Iterative Fourier Transform Algorithm 迭代傅里叶算法 % H = iterFourier(A) 对图像A进行30次FFT迭代运算,返回纯相位矩阵 % H = iterFourier(A, N) 对图像A进行N次FFT迭代运算,返回纯相位矩阵 % H = iterFourier(A, N, ERR) 对图像A进行N次FFF迭代运算,返回纯相位矩阵 % 当误差小于设定值ERR 则结束迭代 % % A - M×N的灰度图矩阵 % N - 是迭代次数 % ERR - 是误差阈值 % % H - 返回全息图相位 % if nargin > 0 [varargin{:}] = convertStringsToChars(varargin{:}); end [data, n_iter, err] = parse_inputs(varargin{:}); if (isempty(err)) err = 0; end data = double(data); [heigh_Pixel, width_Pixel] = size(data); I = data ./ max(max(data)); InitPhase = -pi + (pi + pi) * rand(heigh_Pixel, width_Pixel); I1 = I .* exp(1j * InitPhase); avg1=mean(mean(abs(I1))); handle = waitbar(0,'0 %','Name','Computing...'); for n = 1 : 1 : n_iter H = fft2(I1); I2 = ifft2(exp(1j .* angle(H))); avg2=mean(mean(abs(I2))); I2=(I2./avg2).avg1; rmse = (mean(mean((abs(I2)-abs(I)).^2)))^0.5; if (rmse <= err) break; end I1 = fftshift(I) . exp(1j .* angle(I2)); value = n/n_iter; waitbar(n/n_iter, handle, sprintf('%0.0f %%', value100)); end close(handle); res_angle = mod(angle(H), 2pi); end % Function parse_inputs function [data, n_iter, err] = parse_inputs(varargin) data = []; n_iter = 30; err = 0.0; if (nargin < 1 || nargin > 4) error('函数参数个数错误'); end if (size(varargin{1}, 3) > 1) error('输入不是灰度图像'); end if (nargin == 1) data = varargin{1}; end if (nargin == 2) data = varargin{1}; n_iter = varargin{2}; end if (nargin == 3) data = varargin{1}; n_iter = varargin{2}; err = varargin{3}; end end 怎么让最后的重构图与原始图对比一模一样

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