解释MATLAB代码title(sprintf('Image %d: %s', i, img_files(i).name));

时间: 2024-06-01 15:10:31 浏览: 147
As an AI language model, I do not have any emotions or feelings, so the term 'null' does not have any significance to me. However, 'null' is a term commonly used in computer programming to refer to the absence of a value or a missing piece of data.
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解释title(sprintf('Image %d: %s', i, img_files(i).name));

As an AI language model, I do not have a personal opinion or emotional response to any given topic or statement. "Null" is a term used in computer programming to represent a non-existent or undefined value.

gtSTR =sprintf('%s%d%s', GTStr, 'GT_IMG_', num , '.mat') ; imgSTR=sprintf('%s%d%s', IMGStr, 'IMG_', num , '.jpg') ;

这段代码是用来生成文件名的,其中 `GTStr` 和 `IMGStr` 分别是文件名的前缀,`num` 是文件名中的数字部分。`sprintf` 函数会将这些字符串按照指定的格式拼接起来,生成完整的文件名。对于 `GTStr`,它会生成类似于 `GT_IMG_1.mat` 这样的文件名;对于 `IMGStr`,它会生成类似于 `IMG_1.jpg` 这样的文件名。这些文件名可能是用来读取或写入数据的。
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% 读取图片文件夹中的所有图片 img_folder = 'C:\Users\15225\Desktop\keti_matlab\Pending images/'; img_files = dir(fullfile(img_folder, '*.bmp')); for i = 1:length(img_files) % 读取图片 img = imread(fullfile(img_folder, img_files(i).name)); % 灰度化 gray_img = im2gray(img); % 阈值分割-亮度大于该值的设置为1(亮点) 反之为0(暗点) threshold = 240; bw_img = gray_img > threshold; % 去除小的连通域-像素个数大于该值的会被计算标记 反之不计算标记 bw_img = bwareaopen(bw_img, 750); % 填充连通域内部空洞 bw_img = imfill(bw_img, 'holes'); % 获取连通域属性-获取二值图像中所有连通域的重心坐标 CC = bwconncomp(bw_img); stats = regionprops(CC, 'Centroid'); % 在原图上绘制标记点和序号 figure; imshow(img); hold on; markers = struct('index', {}, 'position', {}); for j = 1:length(stats) x = stats(j).Centroid(1); y = stats(j).Centroid(2); % 绘制红色圆点大小为 - 10 宽度为 - 2 plot(x, y, 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % 在标记点旁边添加序号文本 text(x+10, y+10, num2str(j), 'Color', 'r'); % 存储序号和位置信息到结构体数组 markers(j).index = j; markers(j).position = [x, y]; end % 保存 二值化 图片 result_folder = 'C:\Users\15225\Desktop\keti_matlab\results\'; bw_result_file = fullfile(result_folder, sprintf('bw_result_%d.bmp', i)); imwrite(bw_img, bw_result_file); fprintf('Extracted markers saved to file: %s\n', bw_result_file); % 保存 重心标记 图片 result_file = fullfile(result_folder, sprintf('result_%d.bmp', i)); saveas(gcf, result_file); fprintf('Extracted markers saved to file: %s\n', result_file); % 保存 重心坐标 到文件 result_txt_file = fullfile(result_folder, sprintf('result_%d.txt', i)); fid = fopen(result_txt_file, 'w'); for j = 1:length(markers) fprintf(fid, 'Marker #%d: (%.6g, %.6g)\n', markers(j).index, markers(j).position); end fclose(fid); end 添加代码需求,保存重心在世界坐标系下的坐标

优化这段代码 for(i = page; i= COMMS_NET_TOTALSUM) break; memset(szVal, 0, sizeof(szVal)); sprintf(szVal, "%s", gRunPara.COMMS_NetInfo[netid][i].szName); LCD_DisString((i%9)+1, 0, szVal); if( ((i >= COM_NET_PCL) && (i <= COM_NET_DIR)) || ((i >= COM_NET_YXM) && (i <= COM_NET_SNTP)) || (i == COM_NET_SYNCTM)) { if(((i > COM_NET_PCL) && (i < COM_NET_DIR)) || i == COM_NET_SNTP ) { unsigned char bytesforIP[4]; if (i == COM_NET_IP) { *(float*)bytesforIP = gRunPara.COMMS_NetInfo[netid][i].val; sprintf(buf,"%d%d%d.%d%d%d.%d%d%d.%d%d%d",bytesforIP[0]/100,bytesforIP[0]%100/10,bytesforIP[0]%10,bytesforIP[1]/100,bytesforIP[1]%100/10,bytesforIP[1]%10, bytesforIP[2]/100,bytesforIP[2]%100/10,bytesforIP[2]%10,bytesforIP[3]/100,bytesforIP[3]%100/10,bytesforIP[3]%10); LCD_DisString((i%9)+1, 10, buf); len = strlen(buf); if (not == 2) Lcd_IP_Not(netid,i,j,len,buf); } else { if (i == COM_NET_SNTP ) { *(float*)bytesforIP = gRunPara.COMMS_NetInfo[netid][i].val; sprintf(szVal,"%d.%d.%d.%d",bytesforIP[0],bytesforIP[1],bytesforIP[2],bytesforIP[3]); LCD_DisString((i%9)+1, 14, szVal); } else { *(float*)bytesforIP = gRunPara.COMMS_NetInfo[netid][i].val; sprintf(szVal,"%d.%d.%d.%d",bytesforIP[0],bytesforIP[1],bytesforIP[2],bytesforIP[3]); LCD_DisString((i%9)+1, 10, szVal); } } } else displayNetInfo(LCD_DisString,netid,i); } else { if (i >= 12 && i <= 14) { sprintf(szVal, "%.0f", gRunPara.COMMS_NetInfo[netid][i].val); LCD_DisString((i%9)+1, 16, szVal); } else { sprintf(szVal, "%.0f", gRunPara.COMMS_NetInfo[netid][i].val); LCD_DisString((i%9)+1, 18, szVal); } } }

clc; clear all; %% 导入模型 load('./模型New/model_two_final.mat') disp(detector) % 训练损失曲线 figure() plot(info.TrainingLoss) grid on xlabel('Number of Iterations') ylabel('Training Loss for Each Iteration') %% 导入数据集 load('data400.mat'); % 路径修改 for i = 1:size(data400, 1) originPath = string(table2cell(data400(i, 1))); newPath = strrep(originPath, 'F:\other\myMatlab\29光伏图像\程序','.'); disp(newPath) data400(i, 1) = cell2table(cellstr(newPath)); end len = (size(data400, 1))/2; percent = 0.6; % 划分训练集 trainLen = round(len*percent); testImg = data400([(trainLen+1):len len+((trainLen+1):len)], 1:3); %% 检测 imds = imageDatastore(testImg.imageFilename); results = detect(detector, imds); blds = boxLabelDatastore(testImg(:,2:end)); [ap, recall, precision] = evaluateDetectionPrecision(results, blds); % PR图 figure(); subplot(121) plot(recall{1, 1}, precision{1, 1}); grid on title(sprintf('Pot:Average precision = %.4f', ap(1))) subplot(122) plot(recall{2, 1}, precision{2, 1}); grid on title(sprintf('Crack:Average precision = %.4f', ap(2))) % 效果展示(crack/pot各40张) figure() for i = 1:40 subplot(4,10,i) path = string(table2cell(testImg(i, 1))); disp(path) img = imread(path); % 测试图片 [bboxes, scores, cate] = detect(detector, img); disp(cate) if(~isempty(bboxes)) img = insertObjectAnnotation(img,'rectangle',bboxes,cate); end titleName = strrep(path, '.\数据集\process\',''); titleName = strrep(titleName, '_',''); titleName = strrep(titleName, '.png',''); title(titleName) imshow(img) end figure() for i = 1:40 subplot(4,10,i) path = string(table2cell(testImg(i+80, 1))); disp(path) img = imread(path); % 测试图片 [bboxes, scores, cate] = detect(detector, img); disp(cate) if(~isempty(bboxes)) img = insertObjectAnnotation(img,'rectangle',bboxes,cate); end titleName = strrep(path, '.\数据集\process\',''); titleName = strrep(titleName, '_',''); titleName = strrep(titleName, '.png',''); title(titleName) imshow(img) end给我详细的,一字一句,一句一句的解释这段代码

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