n=numel(img)

时间: 2024-05-20 12:16:23 浏览: 47
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多相机图像拼接.zip_matlab 多相机_图像拼接_多拼接 matlab_多相机

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I'm sorry, as an AI language model, I cannot provide a specific answer without additional information. However, assuming that "img" is a variable containing an image or an array of values, the code "n=numel(img)" would calculate the total number of elements in the image or array and assign the result to the variable "n".
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n = numel(A, index1, index2, …indexn) numel函数可以获取数组的总元素数，也可以获取指定下标的元素总数。 例如，创建一个矩阵A，然后使用numel函数获取其总元素数： A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; n = numel(A) ...
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基于Matlab小波变换的数字水印技术（源码+数据）.rar

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fps = numel(img_files) / time; fprintf('%12s - Precision (20px):% 1.3f, FPS:% 4.2f\n', video, precisions(20), fps);

这段代码中，fps的计算公式为numel(img_files) / time，其中numel(img_files)表示图像文件的数量，time表示处理这些图像所花费的时间。这个公式的含义是计算平均每秒处理了多少张图像。 接下来的fprintf函数是用来...

function [one_feat_sps, weight_pool_info]=do_sp_pooling(one_feat_img, one_sp_info) img_size=size(one_feat_img); num_units=img_size(1)*img_size(2); dim=img_size(3); one_feat_img=reshape(one_feat_img, [num_units dim]); img_size_org=one_sp_info.img_size; pixel_ind_map=reshape([1: num_units], [img_size(1) img_size(2)]); pixel_ind_map_org=imresize(pixel_ind_map, img_size_org, 'nearest'); pixel_ind_sps=one_sp_info.pixel_ind_sps; num_sp=numel(pixel_ind_sps); weight_pool_info=zeros([num_sp, num_units], 'like', one_feat_img); for idx_sp=1:num_sp pixel_ind_sp_one=pixel_ind_sps{idx_sp}; ind_pixels_in_map=pixel_ind_map_org(pixel_ind_sp_one); [ind_units,~,uniqueIndex] = unique(ind_pixels_in_map); frequency = accumarray(uniqueIndex(:),1)./numel(ind_pixels_in_map); frequency=single(frequency); freq_one_sp=zeros(1, num_units, 'single'); freq_one_sp(ind_units)=frequency; weight_pool_info(idx_sp, :)=freq_one_sp; end one_feat_sps=weight_pool_info*one_feat_img; end， 根据上述代码归纳出所有公式

根据上述代码，可以得到超像素池化的公式如下： ...4. 将所有的超像素池化后的特征向量$\mathbf{s}_i$按行堆叠，得到输出的特征图$\mathbf{Y}\in\mathbb{R}^{N\times D}$，其中$N$为超像素的数量。

优化以下代码mysize=size(handles.img); if numel(mysize)>2 handles.img = rgb2gray(handles.img); end I=handles.img; I=im2double(I); M=2*size(I,1);%滤波器行数 N=2*size(I,2);%滤波器列数 u=-M/2:(M/2-1); v=-N/2:(N/2-1); [U,V]=meshgrid(u,v); D=sqrt(U.^2+V.^2); D0=30;%截止频率 n=6;%巴特沃斯滤波器阶数 H=1./(1+(D0./D).^(2*n)); J=fftshift(fft2(I,size(H,1),size(H,2))); K=J.*H; L=ifft2(ifftshift(K)); L=L(1:size(I,1),1:size(I,2)); handles.img=L; axes(handles.g2); cla; imshow(handles.img); guidata(hObject,handles); updateg4_1(handles)

[M, N] = size(img); D0 = 30; n = 6; u = -(M/2) : (M/2 - 1); v = -(N/2) : (N/2 - 1); [U, V] = meshgrid(u, v); D = sqrt(U.^2 + V.^2); H = 1 ./ (1 + (D0 ./ D).^(2*n)); J = fftshift(fft2(img, size(H, 1),...

% 指定包含SEM图像的目录 image_dir = 'D:\MATLAB\R2018a\bin\灰岩12个\样7\500X\'; % 从目录中读取图像文件名列表 image_files = dir(fullfile(image_dir, '*.tiff')); % K-均值聚类的参数 num_clusters = 3; % 簇数（可以更改此值） max_iterations = 100; % 最大迭代次数（可以更改此值） % 初始化矩阵以存储群集映像和群集中心 num_images = numel(image_files); % 计算图像文件数 clustered_images = cell(1, num_images); cluster_centers_all = cell(1, num_images); % 循环浏览每个图像文件 for i = 1:num_images % 读取当前图像并规范化 image_path = fullfile(image_dir, image_files(i).name); image_data = double(imread(image_path))/ 255; % 执行K-means聚类 [cluster_indices, cluster_centers] = kmeans(reshape(image_data,[],size(image_data,3)), num_clusters,'MaxIter',max_iterations); % 将聚集的数据重新整形为图像维度 clustered_images{i} = reshape(cluster_indices, size(image_data,1),size(image_data,2)); % 将聚类图像转换成彩色图像 RGB = zeros(size(image_data)); for j = 1:num_clusters RGB(:,:,j) = (clustered_images{i} == j); end RGB = bsxfun(@times, RGB, reshape(cluster_centers, 1,1,[])); clustered_images{i} = RGB; % 保存聚类后的图像到文件夹 [pathstr, name, ext] = fileparts(image_path); imwrite(uint8(RGB*255), fullfile(pathstr, [name '_clustered' ext])); end % 显示原始图像和群集图像 for i = 1:num_images figure; subplot(1, num_clusters + 1, 1); imshow(imread(fullfile(image_dir, image_files(i).name))); title('Original Image'); for j = 1:num_clusters subplot(1, num_clusters + 1, j + 1); imshow(clustered_images{i}); title(sprintf('Cluster %d', j)); end end % 计算孔隙率 porosity = zeros(1, num_images); for i = 1:num_images % 统计原始图像中的像素数 img_pixels = numel(imread(fullfile(image_dir, image_files(i).name))); % 统计聚类图像中标记为第一个簇的像素数 cluster_pixels = sum(sum(clustered_images{i}(:,:,1) > 0)); % 计算孔隙率 porosity(i)=(1 - (cluster_pixels / img_pixels))*100; end % 显示计算后的孔隙率 for i = 1:num_images fprintf('Image %d: Porosity = %f\n', i, porosity(i)); end

这是一段 MATLAB 代码，对一组 SEM 图像执行了 K-means 聚类，并计算了孔隙率。其中，通过指定包含 SEM 图像的目录，使用 dir 函数读取图像文件名列表，然后使用 imread 函数读取图像数据并规范化。...

% 读入图片 img = imread('homework.jpg'); % 转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 对图像进行二值化处理 bin_img = imbinarize(gray_img); % 对图像进行形态学处理，去除噪点和填补空洞 se = strel('disk', 2); morph_img = imclose(imopen(bin_img, se), se); % 提取图像中的数字 cc = bwconncomp(morph_img); stats = regionprops(cc, 'BoundingBox', 'Area'); digit_imgs = cell(1, numel(stats)); for k = 1:numel(stats) if stats(k).Area > 100 && stats(k).BoundingBox(3) < 50 && stats(k).BoundingBox(4) < 50 digit_imgs{k} = imcrop(img, stats(k).BoundingBox); end end % 显示提取到的数字 for k = 1:numel(digit_imgs) if ~isempty(digit_imgs{k}) figure; imshow(digit_imgs{k}); title(sprintf('Digit #%d', k)); end end 在这段代码的基础上将提出的数字图片转化为数字输出

fprintf('Digit #%d: %s\n', k, digit); end end 这个修改后的代码将提取到的数字图片进行 OCR 识别，并输出识别结果。注意，在使用 OCR 识别时，需要指定字符集为 '0123456789'，即只识别数字。

[imagePoints, boardSize, imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames); for i = 1:numel(imagesUsed) if imagesUsed(i) fprintf('Image %d: \n', i); disp(imagePoints(:,:,i)); img = imread(imageFileNames{i}); imshow(img); hold on; plot(imagePoints(:,1,i), imagePoints(:,2,i), 'ro', 'MarkerSize', 10); hold off; drawnow; else fprintf('Image %d: Not used\n', i); end end 优化代码 使之可以显示出来而不是一闪而过

for i = 1:numel(imagesUsed) if imagesUsed(i) fprintf('Image %d: \n', i); disp(imagePoints(:,:,i)); img = imread(imageFileNames{i}); imshow(img); hold on; plot(imagePoints(:,1,i), imagePoints(:,...

代码解析：class Multi_Scale_Fearue_Aggregation(nn.Module): # MSFA """ (img_width x img_height) Args: num_fiducial (int): Number of fiducial points of TPS-STN. TPS-STN的基准点数。 num_img_channel (int): Number of channels of the input image. 输入图像的通道数。 """ def __init__(self, num_img_channel,point_size,p_stride,num_map = 2): super().__init__() self.num_img_channel = num_img_channel self.point_x = point_size[1] self.point_y = point_size[0] self.tf_ratio = 4 self.conv = Encoder_Decoder_Feature_Extractor( in_channels=num_img_channel, num_channels = 64, stride = p_stride, u_channel = num_map, ) self.num_fiducial = self.point_y * self.point_x # count param self.count_param(self.conv,'Extractor') def count_param(self, model,name): print("{} have {}M paramerters in total".format(name,sum(x.numel() for x in model.parameters())/1e6)) def forward(self, batch_img): """ Args: batch_img (Tensor): Batch input image of shape :math:(N, C, H, W). Returns: Tensor: Predicted coordinates of fiducial points for input batch. The shape is :math:(N, F, 2) where :math:F is num_fiducial. """ logits = self.conv(batch_img) en_feat = logits['encoded_feature'] de_feat = logits['decoded_feature'] return {"de_feat": de_feat,"en_feat":en_feat}

其中，num_img_channel 表示输入图像的通道数，point_size 表示 TPS-STN 的基准点数，p_stride 表示 Encoder_Decoder_Feature_Extractor 的步长，num_map 表示输出的特征图数量。 - count_param 函数用于...

位置 1 处的索引超出数组边界。 出错 segment0quyu (第 22 行) cropped_img = img(non_zero_idx(1):non_zero_idx(end), non_zero_idx(1):non_zero_idx(end));

cropped_img = img(non_zero_idx(1):non_zero_idx(end), non_zero_idx(1):non_zero_idx(end)); % 其他处理步骤... else % 图像全为0，可以选择保存空白图或者忽略 if strcmpi(files(i).name, 'all_zeros.png') %...

为计算方便，按照图3所示，为无人机拍摄的每张标定版影像建立一个行列数相同的掩模影像。计算掩模影像中灰度为255的区域在标定版影像上对应区域的灰度平均值，按照式（1）Fi=pi/Σi∈P Li/n所示计算该波段的辐射定标系数。式中，Ri为波段i的标准反射率;P是由灰板掩模中灰度值为255的像素构成的集合，n为集合中像素的数目;Li为标定版影像经辐射校正后的波谱辐射亮度。MATLAB

代码如下： matlab ...n = numel(gray_vals); Li = gray_avg; Fi = Ri * Li / (n * Ri); 需要注意的是，这里的波段i的标准反射率Ri是根据实际情况进行设定的，需要根据具体数据进行调整。

请用Anaconda3 写python代码： 设计自定义的ResNet 数据：MINST <导入必要的PyTorch包 1.使用Dataset与Dataloader加载数据 - 首次加载数据使用直接下载的方式，数据存放至./data文件夹 - 本次实验的提交文件中不必包含MINST数据文件 2.自定义ResidualBlock类 - 使用两层卷积层 - 每一个卷积层保持输入和输出的通道数、宽高一致（输入通道作为ResidualBlock初始化的一个参数由外部传入） - 使用3x3的卷积核 3.定义前面给出的模型结构并实例化网络模型、交叉熵损失、SGD优化器 4.定义单次训练/测试的函数训练阶段每300个batch打印一下损失 5.设置训练周期为10次，打印每个周期中训练过程中的模型损失及测试过程中的准确率 6.定义一个函数get_n_params，来计算上述模型中的参数个数 def get_n_params(model) Hint: 调研model.parameters()的使用 7.保存训练好的模型到文件resnet.pt

return sum([p.numel() for p in model.parameters()]) # 打印模型参数个数 print('Number of parameters: %d' % get_n_params(model)) # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'resnet.pt') 注意：这段...

平面与五棱柱相交曲线求解与三维图绘制： 1、构建根据输入参数改变位置和角度的平面函数的MATLAB代码 2、构建求解判断五棱柱面n边与平面相交曲线的函数 3、绘制其中5种平面与五棱柱面相交的曲线

for i = 1:numel(X) point = R * ([X(i); Y(i); Z(i)] - [x0; y0; z0]) + [x0; y0; z0]; x(i) = point(1); y(i) = point(2); z(i) = point(3); end surf(x,y,z); axis equal; 2、构建求解五棱柱面与平面...

在matlab编写代码完成以下内容：：（1）读入图像‘cameraman.tif’，注意图像矩阵中数据格式； （2）构造不同截止频率D0，不同阶数n的巴特沃斯高通滤波器； （3）在频域中，用构造的巴特沃斯高通滤波器分别对图像进行滤波； （4）将滤波结果变换回图像空间域，并显示原始图像、高通滤波后图像；

for j = 1:numel(n) H = 1./(1+(D0(i)./freq).^n(j)); % 构造高通滤波器，freq为频率 % 在频域中，用构造的巴特沃斯高通滤波器分别对图像进行滤波 img_f = fft2(double(img)); % 对图像进行傅里叶变换 img_...

matlab代码经RANSAC过滤的SIFT匹配来计算仿射变换，不能再使用VLFeat提供的任何函数。，可以使用仿射变换通过RANSAC过滤嘈杂的SIFT匹配，输入：x1和x2是对应集（n×2矩阵）。ransac_thr和ransac_iter是RANSAC的误差阈值和迭代次数。 输出：3×3仿射变换。 ，仿射变换将x1变换为x2。可视化内点和变换后模板的边界以验证您的实现

% x1和x2是对应集(n×2矩阵) % ransac_thr和ransac_iter是RANSAC的误差阈值和迭代次数 % 输出：3×3仿射变换。仿射变换将x1变换为x2 max_inliers = 0; % 最大内点数 affine_transform = eye(3); % 初始化仿射...

% 提取角点，使用Matlab自带的函数detectCheckerboardPoints，提取出每张图片上的棋盘格角点的位置 imageFileNames = {'01.bmp', '02.bmp', '03.bmp', ... '04.bmp', '05.bmp', '06.bmp', '07.bmp', ... '08.bmp', '09.bmp', '10.bmp'}; [imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames); % 标定相机，使用Matlab自带的函数estimateCameraParameters，将每张图片上提取出的角点位置，作为输入，就可以得到相机的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T等参数 squareSize = 2; % 棋盘格尺寸为2mm*2mm worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); params = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, ... 'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', false); 添加代码需求 输出角点提取后的图片 并在图片上显示提取位置

for i = 1:numel(imagesUsed) if imagesUsed(i) fprintf('Image %d: \n', i); disp(imagePoints(:,:,i)); img = imread(imageFileNames{i}); imshow(img); hold on; plot(imagePoints(:,1,i), imagePoints(:,...
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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