detPos = cellfun(@(d)d.Measurement(1:2),dets,'UniformOutput',false);matlab中这段代码是什么意思

时间: 2024-03-28 07:39:56 浏览: 121
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cellfunfun:cellfunfun 与 cellfun 相同，但需要注意 uniformOutput 参数-matlab开发

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这段代码的作用是从一个包含多个检测器的cell数组`dets`中提取出每个检测器的前两个测量值，并将结果存储在一个新的cell数组`detPos`中。具体来说，这段代码使用了`cellfun`函数，它可以将一个函数应用于一个cell数组中的每个元素，并返回一个包含所有结果的cell数组。在这里，被应用的函数是一个匿名函数`@(d)d.Measurement(1:2)`，它的作用是提取输入参数`d`的前两个测量值，并返回一个包含这两个值的cell数组。`UniformOutput`参数设置为`false`表示返回的结果可以是任意类型，而不需要是统一的数据类型。
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% expose bottom_id_vecs and top_id_vecs for public read access self.attributes.bottom_id_vecs = cellfun(@(x) x+1, self.attributes.bottom_id_vecs, 'UniformOutput', false); self.bottom_id_vecs = self.attributes.bottom_id_vecs; self.attributes.top_id_vecs = cellfun(@(x) x+1, self.attributes.top_id_vecs, 'UniformOutput', false); self.top_id_vecs = self.attributes.top_id_vecs;

可以看出这段代码是对 bottom_id_vecs 和 top_id_vecs 进行了一些操作，将它们的值加1，并将结果存储在 bottom_id_vecs 和 top_id_vecs 中。同时，它还将 bottom_id_vecs 和 top_id_vecs 设置为了 self.attributes....

clc clear symbols = 1:3: p = [.45 .35 .2]: sig = randsrc (100, 1, [symbols:p]): tic dict = huffmandict (symbols,p) ; comp = huffmanenco(sig, dict);toc dsig = huffmandeco(comp, dict) ; if(~ isequal (sig, dsig)) print(' Error!'): else L=sum (cellfun(' length' ,dict(:,2))' . *p); l=length (comp)/100; H=- -sum(p. *log2(p)): eta=H/L; fprintf(' Source Entropy:%1. 2f, nAverage Huffman code length:%1. 2f, nCoding efficiency:%3. 1f. ln' ,.... H, L, eta*100) : end

这段代码是用 MATLAB 实现的一个简单的哈夫曼编码示例。代码中首先定义了一个包含 1、4、7、... 的符号集 symbols 和对应的概率分布 p，并生成了一个长度为 100 的随机信号 sig，用于后续的编码和解码演示。...

clc;clear; x=0:0.1:2*pi; y=sin(x); plot(x,y,'r');hold on; % 保持当前图形，以便在同一张图上绘制多条线 delta = 0.1; % 移动的步长 % X_new=cellfun(@(x)(x+delta),num2cell(x),'UniformOutput', false); Y_new=cellfun(@(x)sin(x),X_new,'UniformOutput', false); % cellfun(@(x,y)plot(x,y),X_new,Y_new)

这段MATLAB代码的作用是绘制sin函数在0到2*pi范围内的曲线，并通过逐步移动x轴上的点来绘制多条曲线。 首先，使用clc和clear清除命令窗口和工作空间中的变量。 然后，通过0:0.1:2*pi创建一个从0到2*pi的等差...

matlab中错误使用 cellfun 输入 #2 应为元胞数组，而不是 char。 出错 test (line 35) h_split = cellfun(@(x) split(x, ' '), h, 'UniformOutput', false);

这个错误通常是因为输入到cellfun函数中的变量类型不正确导致的。在这个问题中，错误消息提示第二个输入x是一个字符数组，而不是一个元胞数组。这可能是因为h变量本身是一个字符数组，而不是一个元胞数组。...

将下列代码转换成函数具体实现的代码：I = imread('瑕疵图像.png'); I_gray = rgb2gray(I); sigma = 1; kernel_size = 3; I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'FilterSize', kernel_size); threshold_low = 0.1; threshold_high = 0.9; I_edges = edge(I_blurred,'Canny',[threshold_low,threshold_high]); connectivity = 8; CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); [~, idx] = max(numPixels); I_target = false(size(I_edges)); I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; figure; subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(I_target); title('提取结果');

可以将代码转换成以下函数： matlab function I_target = extract_defect(I) I_gray = rgb2gray(I); sigma = 1; kernel_size = 3; I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'FilterSize', kernel_size); ...

下列函数都是怎样运行的，将源代码展示出来：I = imread('瑕疵图像.png'); I_gray = rgb2gray(I); sigma = 1; kernel_size = 3; I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'FilterSize', kernel_size); threshold_low = 0.1; threshold_high = 0.9; I_edges = edge(I_blurred,'Canny',[threshold_low,threshold_high]); connectivity = 8; CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); [~, idx] = max(numPixels); I_target = false(size(I_edges)); I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; figure; subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(I_target); title('提取结果');

以下是代码展示： matlab I = imread('瑕疵图像.png'); % 读入图像 I_gray = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像 sigma = 1; kernel_size = 3; % 设置高斯模糊参数 I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'Filter...

在下列代码不改变功能的情况下，将调用的函数源代码补充进去，使代码量增多：I = imread('瑕疵图像.png'); I_gray = rgb2gray(I); sigma = 1; kernel_size = 3; I_blurred=imgaussfilt(I_gray,sigma,'FilterSize',kernel_size); threshold_low = 0.1; threshold_high = 0.9; I_edges = edge(I_blurred,'Canny',[threshold_low,threshold_high]); connectivity = 8; CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); [~, idx] = max(numPixels); I_target = false(size(I_edges)); I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像');subplot(1,2,2); imshow(I_target); title('提取结果');

以下是imgaussfilt函数的源代码： function B = imgaussfilt(A,sigma,varargin) %B = imgaussfilt(A,sigma) filters 2D grayscale image A with a Gaussian %kernel with standard deviation sigma. % % B = ...

下列代码哪一步可以拆分成函数形式写出来，将代码扩充的长一些：I = imread('瑕疵图像.png'); I_gray = rgb2gray(I); sigma = 1; kernel_size = 3; I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'FilterSize', kernel_size); threshold_low = 0.1; threshold_high = 0.9; I_edges = edge(I_blurred,'Canny',[threshold_low,threshold_high]); connectivity = 8; CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); [~, idx] = max(numPixels); I_target = false(size(I_edges)); I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; figure; subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(I_target); title('提取结果');

将其封装成一个函数，可以方便地在其他代码中调用，提高代码的可读性和复用性。函数的形式可以是： function I_target = extract_defect(I, sigma, kernel_size, threshold_low, threshold_high, connectivity)...

错误使用 double 无法从 cdfepoch 转换为 double。 出错 machine_learning (line 13) data = cellfun(@double, data, 'UniformOutput', false);

data = cellfun(@str2double, data, 'UniformOutput', false); data = cell2mat(data); % 将数据保存为CSV文件 csvwrite(fullfile('2001', [filename '.csv']), data); end 在上述代码中，使用cellfun...

% 读取图像并转换为灰度图像 image = imread('img001.jpg'); grayImage = rgb2gray(image); % 创建二值图像，将阈值大于120的像素设为白色，其余像素设为黑色 binaryImage = grayImage > 120; % 标记连通区域 cc = bwconncomp(binaryImage); % 获取连通区域的像素数目 numPixels = cellfun(@numel, cc.PixelIdxList); % 找到灰度值大于120的连通区域的索引 idx = find(numPixels > 0 & grayImage(cc.PixelIdxList) <= 120); % 在二值图像中除去这些连通区域 binaryImage(vertcat(cc.PixelIdxList{idx})) = 0; % 显示处理后的二值图像 imshow(binaryImage); 无法将类型为 cell 的值用作索引。

抱歉，我在之前的代码中犯了一个错误。在 grayImage(cc.PixelIdxList) 部分，cc.PixelIdxList 是一个 cell 数组，不能直接用作索引。您可以使用 vertcat 函数将像素索引连接成一个向量，并使用该向量来索引 ...

引用了不存在的字段 'bottom_id_vecs'。 出错 caffe.Net (line 74) self.attributes.bottom_id_vecs = cellfun(@(x) x+1, self.attributes.bottom_id_vecs, 'UniformOutput', false);

这个错误提示说明在 caffe.Net 类的第 74 行代码中，使用了一个名为 'bottom_id_vecs' 的属性，但该属性并不存在。这可能是因为属性名称拼写错误、属性未被正确创建或初始化，或者代码中缺少定义属性的语句。你需要...

C = result452; % 使用cellfun函数将每个单元格中的矩阵展开成行向量 A = cellfun(@(x) x(:)', C, 'UniformOutput', false); % 使用cat函数将所有的行向量连接成一个大的行向量 A = cat(2, A{:}); % 使用unique函数获取所有不同的元素 [~, ~, idx] = unique(A); % 使用categorical函数将cell转换为categorical类型 C_cat = categorical(idx); % 使用reshape函数将categorical类型的向量重新转换为4368x1的列向量 C_cat = reshape(C_cat, 4368, 1); 错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一，以自动计算该维度的适当大小。 出错 categorical/reshape (line 26) b.codes = builtin('reshape',a.codes,varargin{:});

A = cellfun(@(x) x(:)', C, 'UniformOutput', false); % 使用cat函数将所有的行向量连接成一个大的行向量 A = cat(2, A{:}); % 使用unique函数获取所有不同的元素 [~, ~, idx] = unique(A); % 使用categorical...

clc clear symbols = 1:3; p = [.45 .35 .2]; tic dict = huffmandict (symbols,p) ; sig = randsrc (100,1,[symbols;p]); comp = huffmanenco(sig, dict); toc dsig = huffmandeco(comp, dict) ; if(~ isequal (sig, dsig)) print(' Error!'); else L=sum(cellfun('length' ,dict(:,2))'.*p); l=length (comp)/100; H=- -sum(p.*log2(p)); eta=H/L; fprintf(' Source Entropy:%1. 2f, nAverage Huffman code length:%1. 2f, nCoding efficiency:%3. 1f. ln' ,.... H, L, eta*100) ; end

这段代码是对前面的代码进行了修改，纠正了一些语法错误和逻辑错误。具体地，将符号集 symbols 由 1:3: 改为了 1:3，使其包含了 1、2、3 三个符号；将定义信号 sig 的语句修改为 sig = randsrc(100,1,...

解释代码fc8_index = cellfun(@(t) isequal(t.name, 'fc8'), net.layers)==1;

这行代码的作用是在神经网络的每一层中，找到名字为'fc8'的层并返回其在网络中对应的索引值。其中 cellfun 用于对每个层进行操作，@(t) 表示对层名为 'fc8' 的层做操作，即判断该层名是否等于'fc8'，isequal(t.name,...

错误使用 cellfun 输入 #2 应为元胞数组，而不是 double。 出错 renlian (第 7 行) croppedFaces = cellfun(@(bbox) imcrop(imgA, bbox), bboxA, 'UniformOutput', false);

错误消息指出你在使用cellfun函数时...croppedFaces = cellfun(@(bbox) imcrop(imgA, bbox), bboxA, 'UniformOutput', false); 务必检查你的bboxA数据格式，确保它是预期的元胞数组，这样才能正确地裁剪图片。

fc8l = cellfun(@(a) strcmp(a.name, 'fc8'), net.layers)==1;

这段代码是 MATLAB 中用于查找神经网络中最后一个全连接层的代码。 cellfun 函数会对 net.layers 中的每个元素应用一个匿名函数，该匿名函数的作用是检查该层的名称是否为 'fc8'。如果是，则返回 1，否则返回...

function Q_index0=Question global Data_Real global GUI RangeFlag=get(GUI.RangeSelect,'value'); WordFlag=Data_Real(:,3); if RangeFlag<=2 b=1:size(Data_Real,1); b=b'; elseif RangeFlag==3 a=cellfun(@isnan,WordFlag); b=find(a==1); elseif RangeFlag==4 a=cellfun(@isnan,WordFlag); b=find(a==0); c=WordFlag(b,1); c=cell2mat(c); c=find(c>0); b=b(c,1); end if isempty(b)==0 for i=1:10 value=rand(1,1); value=value*size(b,1); value=round(value); value=min(value,size(b,1)); value=max(value,1); Q_index0(i,1)=b(value,1); b(value,:)=[]; if isempty(b)==1 break end end else Q_index0=[]; end end

这段代码是一个函数，名为Question。函数中使用了两个全局变量Data_Real和GUI。首先，它获取GUI界面中的RangeSelect的值，并将其存储在RangeFlag变量中。接下来，它根据RangeFlag的值执行不同的操作。 如果...

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