把这段代码从MATLAB转换成python:if i > 1, if abs(obj_fcn(i) - obj_fcn(i-1)) < min_impro, break; end end
时间: 2024-05-30 12:13:05 浏览: 15
如果可以的话,我可以给你提供一个Python的等价代码:
if i > 1:
if abs(obj_fcn(i) - obj_fcn(i-1)) < min_impro:
break
这个代码的目的是在i的值大于1时检查obj_fcn(i)和obj_fcn(i-1)之间的差距是否小于min_impro,在这种情况下退出循环。
相关问题
from tifffile import imread as tfread import numpy as np from Raserize import arr2raster from osgeo import gdal fcn = r'E:\姜璐\再修改复现\轮种\G边缘约束\2\A重采样\xinmin_Resample.tif' # 加入高分分割后的重采样结果 fcn = tfread(fcn) obj = r'E:\姜璐\农作物提取\中期修改代码复现\F高分分割结果\有坐标\新民分割.tif' # 高分辨率的分割结果影像 obj = tfread(obj) num_bands = 8 # 分类数(需算上背景类0) num_obj = obj.max() + 1 # 分割对象数 v = np.zeros((num_obj, num_bands)) # 建一个行为264500,列为8的全0数组 res = np.zeros_like(fcn) # 建一个和fcn同样类型和形状的全0数组 h, w = obj.shape[0], obj.shape[1] # 获取高分分割的行为27674,列为43894 for obj_row, fcn_row in zip(obj, fcn): # 遍历二维数组 for obj_pix, fcn_pix in zip(obj_row, fcn_row): # v[obj_pix, fcn_pix] += 1 # 取obj和fcn的像素值 v = np.argmax(v[:, 1:], axis=-1) + 1 # axis=-1,返回每行的索引最大值,v[:, 1:]取v数组中,行的全部元素,列除第一列的全部元素 for i in range(h): for j in range(w): res[i, j] = v[obj[i, j]] im_path = r'E:\姜璐\再修改复现\轮种\G边缘约束\A重采样\xinmin_yueshu.tif' # 提供坐标投影信息,加入高分分割后的重采样结果 dataset = gdal.Open(im_path) prj = dataset.GetProjection() trans = dataset.GetGeoTransform() save_path = r'E:\姜璐\再修改复现\测试\xinmin_jieguo.tif' # 保存位置 arr2raster(res, save_path, is_label=True, prj=prj, trans=trans, color=True)每行代码意思
这段代码是在Python中使用tifffile库中的imread函数,将读取的图像导入为numpy的多维数组。然后使用Raserize库中的arr2raster函数将数组转换为光栅图像。最后使用gdal库中的函数读取tif文件。其中,变量fcn指向一个tif文件的路径。
FCM聚类性能评估-图像轮廓分数-matlab代码
以下是基于matlab的FCM聚类性能评估-图像轮廓分数的代码示例:
```matlab
% 读取图像数据
I = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图
I = rgb2gray(I);
% 对图像进行预处理
I = im2double(I);
% 设置聚类数目
k = 3;
% 进行模糊C均值聚类
[center,U,obj_fcn] = fcm(I(:), k);
% 将每个像素点划分到其所属的类别中
maxU = max(U);
index1 = find(U(1,:) == maxU);
index2 = find(U(2,:) == maxU);
index3 = find(U(3,:) == maxU);
% 计算每个类别的均值
mean1 = mean(I(index1));
mean2 = mean(I(index2));
mean3 = mean(I(index3));
% 计算每个类别的标准差
std1 = std(I(index1));
std2 = std(I(index2));
std3 = std(I(index3));
% 计算每个类别的轮廓系数
sc1 = (std1 - std2) / max([std1, std2]);
sc2 = (std1 - std3) / max([std1, std3]);
sc3 = (std2 - std3) / max([std2, std3]);
% 计算总体轮廓系数
SC = (sc1 + sc2 + sc3) / 3;
```
其中,`I`为输入的图像数据,`k`为聚类数目,`fcm`函数实现了模糊C均值聚类,`mean`和`std`函数分别计算每个类别的均值和标准差,最后通过计算每个类别的轮廓系数和总体轮廓系数来评估聚类性能。
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