在matlab的百分比图像中如何只显示百分之九十以上的部分

在Matlab中，可以通过计算图像中每个像素值出现的频率，来得到每个像素值的百分比。然后，可以根据百分比的大小来对像素值进行阈值处理，只显示百分比大于90%的像素值，其他像素值则设为0或255。

以下是实现该功能的示例代码：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 计算每个像素值出现的频率
counts = imhist(img);
total_pixels = numel(img);
percentages = counts / total_pixels * 100;

% 将百分比大于90%的像素值设为255，其他像素值设为0
threshold = 90;
result_img = zeros(size(img));
result_img(img >= find(percentages > threshold, 1, 'last')) = 255;

% 显示结果图像
imshow(result_img);

在上述代码中，使用了find函数找到第一个百分比大于90%的像素值，并将其作为阈值。然后，将像素值大于等于阈值的像素设为255，其他像素设为0，最后显示结果图像。

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matlab百分比图像中如何只显示百分之九十以上的部分

在MATLAB中，可以使用imquantize函数将图像量化为指定数量的级别。然后，可以使用imhist函数计算每个级别的像素数，并计算总像素数。最后，可以将像素数除以总像素数以获得每个级别的百分比，并将百分比大于90的级别设置为白色（255），其他级别设置为黑色（0）。以下是示例代码：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 将图像量化为8个级别
levels = linspace(0, 1, 8);
quantized_img = imquantize(img, levels);

% 计算每个级别的像素数
counts = imhist(quantized_img);

% 计算总像素数
total_pixels = numel(quantized_img);

% 计算每个级别的百分比
percentages = counts / total_pixels * 100;

% 将百分比大于90的级别设置为白色，其他级别设置为黑色
threshold = 90;
result_img = quantized_img;
result_img(percentages > threshold) = 255;
result_img(percentages <= threshold) = 0;

% 显示结果图像
imshow(result_img);

在matlab的cnnm模型训练过程中如何只显示百分之九十以上的训练部分

在Matlab的CNN模型训练过程中，可以使用ValidationData属性来指定验证集数据。可以通过设置ValidationFrequency属性来控制模型在训练过程中的验证频率，即每训练多少个迭代后进行一次验证。然后，可以使用ValidationPatience属性来设置模型在验证集上的性能，即当验证集上的性能在一定迭代次数内未提高时，停止训练。

以下是实现只显示百分之九十以上训练部分的示例代码：

% 加载训练数据和标签
load('training_data.mat');
load('training_labels.mat');

% 定义卷积神经网络
layers = [...];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'ValidationData', {validation_data, validation_labels}, ...
    'ValidationFrequency', 10, ...
    'ValidationPatience', 5, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练卷积神经网络
net = trainNetwork(training_data, training_labels, layers, options);

在上述代码中，使用了trainingOptions函数定义了训练选项。设置了ValidationData属性来指定验证集数据，设置了ValidationFrequency属性来控制模型在训练过程中的验证频率，设置了ValidationPatience属性来控制模型在验证集上的性能。最后使用了Plots属性来显示训练进度。

在训练过程中，Matlab会显示训练进度窗口，其中包括训练集和验证集上的准确率和损失函数等信息。可以根据训练集和验证集上的准确率和损失函数来判断模型的训练效果，只显示百分之九十以上的训练部分。