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 22:37:41 浏览: 70
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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