if size(I_old,2)> 900 I = imresize(I_old,0.1); else I =I_old; end I_gray=rgb2gray(I);

时间: 2024-03-30 07:37:41 浏览: 76
这是一段MATLAB代码,它使用了一个if-else语句来判断输入图像I_old的宽度是否大于900像素,并根据判断结果对图像进行缩放和灰度化操作。具体来说,该代码中的size函数用于获取I_old图像的尺寸信息,其中size(I_old,2)表示I_old图像的宽度(即列数)。如果I_old图像的宽度大于900像素,则使用imresize函数将I_old图像缩小为原来的0.1倍(即宽度和高度都缩小为原来的0.1倍),并将结果存储在变量I中;否则直接将I_old赋值给变量I。接下来,通过rgb2gray函数将I中的彩色图像转换为灰度图像,并将结果存储在变量I_gray中。通过这些操作,可以将输入图像转换为统一的灰度图像,并根据需要对图像进行缩放以便进行后续分析或处理。
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I_old = handles.Divice; if size(I_old,2)> 900 I = imresize(I_old,0.1); else I =I_old; end I_gray=rgb2gray(I);

这段代码是将一个 RGB 图像转换为灰度图像,并且如果图像的宽度大于 900,则将图像的大小缩小到原来的 0.1 倍,否则保持原图像大小不变。具体解释如下: 1. `I_old = handles.Divice;` 从 GUI 界面获取图像并赋值给 `I_old`。 2. `if size(I_old,2)> 900` 如果 `I_old` 的宽度大于 900,则执行下面的语句。 3. `I = imresize(I_old,0.1);` 将 `I_old` 缩小为原来的 0.1 倍,并将结果赋值给 `I`。 4. `else` 如果 `I_old` 的宽度小于等于 900,则执行下面的语句。 5. `I =I_old;` 将 `I_old` 赋值给 `I`,即保持原图像大小不变。 6. `I_gray=rgb2gray(I);` 将 RGB 图像 `I` 转换为灰度图像,并将结果赋值给 `I_gray`。

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: 1. 将输入的特征图$\mathbf{X}\in\mathbb{R}^{H\times W\times D}$重塑为$\mathbf{X}'\in\mathbb{R}^{HW\times D}$。 2. 对于每个超像素$\mathbf{S}_i$,找到其包含的像素坐标集合$\mathcal{P}_i$,计算每个像素在超像素中的权重: $$w_{ij}=\begin{cases} \frac{1}{|\mathcal{P}_i|}, & i\in\mathcal{P}_i \\ 0, & \text{otherwise} \end{cases}$$ 其中,$j$表示输入特征图中的像素索引。 3. 将每个超像素的权重向量$\mathbf{w}_i\in\mathbb{R}^{HW}$与输入特征图$\mathbf{X}'$相乘,得到超像素池化后的特征向量$\mathbf{s}_i\in\mathbb{R}^D$: $$\mathbf{s}_i=\mathbf{w}_i\mathbf{X}'$$ 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。
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% Read two images %image1 = imread('1.png'); %image2 = imread('2.png'); image1 = imread('40.bmp'); image2 = imread('乙醇.bmp'); % Down-sample the image to half its original resolution downsampled_image1 = imresize(image1, 0.1); downsampled_image2 = imresize(image2, 0.1); % Convert images to grayscale image1 = rgb2gray(downsampled_image1); image2 = rgb2gray(downsampled_image2); % Convert images to double precision for computations image1 = double(image1); image2 = double(image2); % Determine size of images [n, m] = size(image1); % Initialize matrices for displacement fields u = zeros(n, m); v = zeros(n, m); % Set window size for correlation (odd number to have a central pixel) window_size = 15; half_window_size = (window_size-1)/2; % You need to initialize these variables before the loop uTemp = zeros(n, m); vTemp = zeros(n, m); for i = 1+half_window_size : n-half_window_size fprintf('The value of i is: %d\n', i); parfor j = 1+half_window_size : m-half_window_size fprintf('The value of j is: %d\n', j); % Extract sub-window from image1 sub_window1 = image1(i-half_window_size : i+half_window_size, j-half_window_size : j+half_window_size); % Skip this sub-window if all its values are the same if numel(unique(sub_window1)) == 1 continue; end % Correlate this with image2 within a search area (here, the whole image) correlation = normxcorr2(sub_window1, image2); % Find the peak correlation [ypeak, xpeak] = find(correlation == max(correlation(:))); % If there are multiple, just take the first one ypeak = ypeak(1); xpeak = xpeak(1); % Compute displacements (be careful about off-by-one due to zero-based and one-based indexing) uTemp(i,j) = ypeak - i; vTemp(i,j) = xpeak - j; end end % Copy the temporary variables back to the original ones after the loop u = uTemp; v = vTemp; % Flatten the images into 1D arrays image1_1D = image1(:); image2_1D = image2(:); % Compute the correlation coefficient correlationCoefficient = corrcoef(image1_1D, image2_1D); % The correlation coefficient is the value at position (1,2) or (2,1) in the output matrix correlationCoefficient = correlationCoefficient(1,2); fprintf('The value of correlationCoefficient is: %d\n', correlationCoefficient); % Display original images and displacement field figure, subplot(1,3,1), imshow(image1, []), title('Image 1'); subplot(1,3,2), imshow(image2, []), title('Image 2'); subplot(1,3,3), quiver(u, v), title('Displacement Field');

我想在以下这段代码中,添加显示标有特征点的图像的功能。def cnn_feature_extract(image,scales=[.25, 0.50, 1.0], nfeatures = 1000): if len(image.shape) == 2: image = image[:, :, np.newaxis] image = np.repeat(image, 3, -1) # TODO: switch to PIL.Image due to deprecation of scipy.misc.imresize. resized_image = image if max(resized_image.shape) > max_edge: resized_image = scipy.misc.imresize( resized_image, max_edge / max(resized_image.shape) ).astype('float') if sum(resized_image.shape[: 2]) > max_sum_edges: resized_image = scipy.misc.imresize( resized_image, max_sum_edges / sum(resized_image.shape[: 2]) ).astype('float') fact_i = image.shape[0] / resized_image.shape[0] fact_j = image.shape[1] / resized_image.shape[1] input_image = preprocess_image( resized_image, preprocessing="torch" ) with torch.no_grad(): if multiscale: keypoints, scores, descriptors = process_multiscale( torch.tensor( input_image[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32), device=device ), model, scales ) else: keypoints, scores, descriptors = process_multiscale( torch.tensor( input_image[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32), device=device ), model, scales ) # Input image coordinates keypoints[:, 0] *= fact_i keypoints[:, 1] *= fact_j # i, j -> u, v keypoints = keypoints[:, [1, 0, 2]] if nfeatures != -1: #根据scores排序 scores2 = np.array([scores]).T res = np.hstack((scores2, keypoints)) res = res[np.lexsort(-res[:, ::-1].T)] res = np.hstack((res, descriptors)) #取前几个 scores = res[0:nfeatures, 0].copy() keypoints = res[0:nfeatures, 1:4].copy() descriptors = res[0:nfeatures, 4:].copy() del res return keypoints, scores, descriptors

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