提取矩阵中元素邻域的代码
时间: 2023-09-20 08:12:37 浏览: 61
提取矩阵中元素邻域的代码可以使用以下方法:
```
def get_neighborhood(matrix, i, j, size):
"""
返回矩阵matrix中以(i,j)为中心,大小为size的邻域
"""
half = size // 2
return matrix[i-half:i+half+1, j-half:j+half+1]
```
其中,`matrix`为输入的矩阵,`(i, j)`为中心元素的位置,`size`为邻域大小。这个函数会返回以`(i,j)`为中心、大小为`size`的邻域。
相关问题
lbp特征矩阵提取matlab代码
以下是使用MATLAB实现LBP特征矩阵提取的代码:
```matlab
function lbpFeatures = lbp(image, radius, neighbors)
% LBP特征矩阵提取函数
% 输入:
% image: 待处理图像
% radius: LBP半径
% neighbors: LBP邻域点个数
% 输出:
% lbpFeatures: LBP特征矩阵
% 将图像转化为灰度图像
if size(image,3) == 3
image = rgb2gray(image);
end
% 图像类型转化为double
image = double(image);
% 计算LBP特征
lbpImage = efficientLBP(image, radius, neighbors);
% 统计LBP特征直方图
lbpFeatures = hist(lbpImage(:), 0:(2^neighbors-1));
% 归一化LBP特征直方图
lbpFeatures = lbpFeatures/sum(lbpFeatures);
end
function lbpImage = efficientLBP(image, radius, neighbors)
% 快速计算LBP特征函数
% 输入:
% image: 待处理图像
% radius: LBP半径
% neighbors: LBP邻域点个数
% 输出:
% lbpImage: LBP特征图像
% 获取图像大小
[height, width] = size(image);
% 计算LBP邻域点位置
theta = 2*pi/neighbors;
samples = radius * [sin(0:theta:(neighbors-1)*theta); cos(0:theta:(neighbors-1)*theta)];
% 四舍五入取整
samples = round(samples);
% 计算LBP特征图像
lbpImage = zeros(height-2*radius, width-2*radius);
for i = 1:neighbors
x = samples(1,i);
y = samples(2,i);
temp = image((radius+y+1):(height-radius+y),(radius+x+1):(width-radius+x));
lbpImage = lbpImage + (temp>=image(radius+1:(height-radius),radius+1:(width-radius)))*(2^(i-1));
end
end
```
使用方法:
1. 将上述代码保存为lbp.m文件;
2. 调用lbp函数,传入待处理图像、LBP半径和邻域点个数,即可得到LBP特征矩阵。
示例代码:
```matlab
% 读取图像
image = imread('lena.png');
% 计算LBP特征矩阵
radius = 1;
neighbors = 8;
lbpFeatures = lbp(image, radius, neighbors);
```
时频矩阵提取脊线matlab代码
提取时频矩阵中的脊线可以使用基于Gabor变换的方法,以下是MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取音频文件
[x,Fs] = audioread('audio.wav');
% 设置Gabor窗口参数
winlen = 1024; % 窗口长度
hop = winlen/4; % 帧移
nfft = winlen; % FFT长度
t = 0:hop:length(x)/Fs-(winlen/Fs); % 时间轴
% 计算Gabor变换
w = hanning(winlen);
spec = zeros(nfft/2+1,length(t));
for i = 1:length(t)
xw = x((i-1)*hop+1:(i-1)*hop+winlen).*w;
spec(:,i) = abs(fft(xw,nfft)).^2;
end
% 绘制时频矩阵
figure;
imagesc(t,0:Fs/nfft:Fs/2,10*log10(spec));
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colormap(jet);
% 提取脊线
thresh = 20; % 阈值
max_inds = spec>thresh & spec>circshift(spec,[1 0]) & spec>circshift(spec,[-1 0]) & ...
spec>circshift(spec,[0 1]) & spec>circshift(spec,[0 -1]);
[row_inds,col_inds] = find(max_inds);
hold on;
plot(t(col_inds),Fs/nfft*row_inds,'wo','MarkerSize',5);
```
代码中使用Hanning窗口对音频信号进行分帧,然后计算每一帧的FFT,得到时频矩阵。接着根据设定的阈值和邻域关系,提取脊线,并在时频矩阵上绘制出来。
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