img = 1 name_image = sprintf('Ref%01d.tif',img); % 无0填充设置参考图像名称 Image_Ref = double(imread(name_image)); % 读入图片并提高精度 Image_Ref_interpol = zeros(SubsetSize+3,SubsetSize+3); % 构建全0数组,实现4*4插值窗口的0填充(目标位于4*4中2*2的位置) Image_Ref_interpol(2:SubsetSize+1,2:SubsetSize+1)= Image_Ref; % 将原图像复制到全0数组中实现0填充 xp=(1:SubsetSize) + 1; yp=(1:SubsetSize) + 1; % 原图单向坐标 xxp=1:SubsetSize + 3; yyp=1:SubsetSize + 3; % 填充后图像单向坐标 [Xp_subset,Yp_subset] = meshgrid(xp,yp); % 原图的网格坐标 % 对每一张图片进行60次变形,6种单位子区大小的变形10次 for l = 1:n % 变形单位子区大小确定 if l <11 % l==1 s = 128; elseif l<21 % l==2 s = 64; elseif l<31 % l==3 s = 32; elseif l<41 % l==4 s = 16; elseif l<51 % l==5 s = 8; else s = 4; end

时间: 2024-04-09 10:27:28 浏览: 101
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img_rotate.rar_img.rotate_图像旋转 matlab

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这段代码是在进行图像变形的操作。首先根据变形的次数n,通过循进行每一张图片的变形操作。在次循环中,根据变形次数的不同,确定变形的单位子区大小s。 具体地,当l小11时,s的值128;当l在到20之间时,s的值为;当l在21到30间时,s的值为32;当l在31到40之间时,s的值为16;当l在41到50之间时,s的值为8;当l大于50时,s的值为4。 这样,根据变形的单位子区大小s,可以对图像进行相应的变形操作。
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优化这段代码 if(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 ) { LCD_DisString((i%9)+1, 16, (char *)gcszLcdComPcl[(int)gRunPara.COMMS_NetInfo[netid][i].val]); } else 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 if( i == COM_NET_DIR ) { LCD_DisString((i%9)+1, 16, (char *)gcszStateName1[(int)gRunPara.COMMS_NetInfo[netid][i].val]); } else if( i == COM_NET_YXM || i == COM_NET_YKM) { LCD_DisString((i%9)+1, 16, (char *)gcszPoint[(int)gRunPara.COMMS_NetInfo[netid][i].val]); } else if( i == COM_NET_YCM ) { LCD_DisString((i%9)+1, 16, (char *)gcszData[(int)gRunPara.COMMS_NetInfo[netid][i].val]); } else if( i == COM_NET_JM ) { LCD_DisString((i%9)+1, 16, (char *)gcszLcdJmMode[(int)gRunPara.COMMS_NetInfo[netid][i].val]); } else if( i == COM_NET_AREA ) { LCD_DisString((i%9)+1, 16, (char *)gcszLcdSynctmMode[(int)gRunPara.COMMS_NetInfo[netid][i].val]); } else if( i == COM_NET_SYNCTM ) { LCD_DisString((i%9)+1, 18, (char *)gcszLcdRSMode[(int)gRunPara.COMMS_NetInfo[netid][i].val]); } } 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); } }

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); } } }

% 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

% 指定包含SEM图像的目录 image_dir = 'D:\MATLAB\R2018a\bin\灰岩12个\样7\500X\'; % 从目录中读取图像文件名列表 image_files = dir(fullfile(image_dir, '*.tiff')); % K-均值聚类的参数 num_clusters = 3; % 簇数(可以更改此值) max_iterations = 100; % 最大迭代次数(可以更改此值) % 初始化矩阵以存储群集映像和群集中心 num_images = numel(image_files); % 计算图像文件数 clustered_images = cell(1, num_images); cluster_centers_all = cell(1, num_images); % 循环浏览每个图像文件 for i = 1:num_images % 读取当前图像并规范化 image_path = fullfile(image_dir, image_files(i).name); image_data = double(imread(image_path))/ 255; % 执行K-means聚类 [cluster_indices, cluster_centers] = kmeans(reshape(image_data,[],size(image_data,3)), num_clusters,'MaxIter',max_iterations); % 将聚集的数据重新整形为图像维度 clustered_images{i} = reshape(cluster_indices, size(image_data,1),size(image_data,2)); % 将聚类图像转换成彩色图像 RGB = zeros(size(image_data)); for j = 1:num_clusters RGB(:,:,j) = (clustered_images{i} == j); end RGB = bsxfun(@times, RGB, reshape(cluster_centers, 1,1,[])); clustered_images{i} = RGB; % 保存聚类后的图像到文件夹 [pathstr, name, ext] = fileparts(image_path); imwrite(uint8(RGB*255), fullfile(pathstr, [name '_clustered' ext])); end % 显示原始图像和群集图像 for i = 1:num_images figure; subplot(1, num_clusters + 1, 1); imshow(imread(fullfile(image_dir, image_files(i).name))); title('Original Image'); for j = 1:num_clusters subplot(1, num_clusters + 1, j + 1); imshow(clustered_images{i}); title(sprintf('Cluster %d', j)); end end % 计算孔隙率 porosity = zeros(1, num_images); for i = 1:num_images % 统计原始图像中的像素数 img_pixels = numel(imread(fullfile(image_dir, image_files(i).name))); % 统计聚类图像中标记为第一个簇的像素数 cluster_pixels = sum(sum(clustered_images{i}(:,:,1) > 0)); % 计算孔隙率 porosity(i)=(1 - (cluster_pixels / img_pixels))*100; end % 显示计算后的孔隙率 for i = 1:num_images fprintf('Image %d: Porosity = %f\n', i, porosity(i)); end

filename = 'lowshiyan.xlsx'; sheet = 1; [num,txt,raw] = xlsread(filename, sheet); % 添加标签 G = num(:,1); P = num(:,2); T = num(:,3); M = num(:,4); F = num(:,5); Ta = num(:,6); num_images = size(num, 1); image_size = [10, 10]; data_images = zeros([image_size, num_images]); for k = 1:num_images num_elements = numel(num(k,1:5)); num_rows = ceil(num_elements/image_size(1)); image_matrix = reshape(num(k,1:5), num_rows, [])'; % 转置后再reshape resized_image_matrix = imresize([image_matrix, zeros(5, 1)], [10, 2]); % 在右边添加空列将大小从5x1扩展到5x2 resized_image_matrix = resized_image_matrix(:, 1:end-1); % 删除添加的空列 Ta_matrix = Ta(k); % 取第六列数据作为输出数据 image_10by10 = imresize(resized_image_matrix, [10, 10]); % 将大小调整为10x10 data_images(:,:,k) = mat2gray(image_10by10); Ta_images(k) = Ta_matrix; % 存储输出数据 end % 保存输入数据 if ~exist('input_images', 'dir') mkdir('input_images'); % 创建新的文件夹用于存储图像 end for k = 1:num_images input_filename = sprintf('input_images/%d.jpg', k); imwrite(data_images(:,:,k), input_filename, 'jpg'); end % 保存输出数据 if ~exist('output_data', 'dir') mkdir('output_data') % 创建新的文件夹用于存储输出数据 end for k = 1:num_images output_filename = sprintf('output_data/%d.txt', k); dlmwrite(output_filename, Ta_images(k), 'precision', '%.6f'); end % 创建ImageDatastore对象 imds = imageDatastore('input_images', 'FileExtensions', '.jpg', 'LabelSource', 'foldernames'); imds.ReadFcn = @(filename)imresize(imread(filename), [32, 32]); % 调整图像大小为32x32 % 添加输出数据 outputds = tabularTextDatastore('output_data/*.txt', 'ReadVariableNames', false); imds = combine(imds, outputds); % 划分训练集和测试集 [trainImds, testImds] = splitEachLabel(imds, 0.8, 'randomized');检查对函数 'splitEachLabel' 的调用中是否存在不正确的参数数据类型或缺少参数。怎么修改,请给出修改后代码

讲解一下下面这个代码if((sys_cnt%5) == 0){ /*获取起跳压力*/ ret = hx711.get(&hx711,&press); if(E_OK != ret) log_error("hx711 get failed."); press /= 4; /*获取跳远距离*/ ret = vl53l0x.get(&vl53l0x ,&distance); if(E_OK != ret) log_error("vl53l0 get failed."); dis = distance / 10.0; /*统计起跳高度*/ if(flag == 3 && delay == 0){ high = 80; delay = 6; }else if(flag == 2 && delay == 0){ high = 70; delay = 6; }else if(flag == 1 && delay == 0){ high = 60; delay = 6; } if(delay > 0) delay--; if(delay == 0) flag = 0; if(flag == 0) high = 0; /*OLED 液晶显示*/ if(page == 0){ OLED_ShowString(0,0, "Measuring...", 16); memset(oled_show, 0, sizeof(oled_show)); sprintf(oled_show, "Distance:%.1fcm ", dis); OLED_ShowString(0,2, oled_show, 16); memset(oled_show, 0, sizeof(oled_show)); sprintf(oled_show, "H:%.1f S:%.1f ", high, speed); OLED_ShowString(0,4, oled_show, 16); memset(oled_show, 0, sizeof(oled_show)); sprintf(oled_show, "Press :%.1fg ", press); OLED_ShowString(0,6, oled_show, 16); }else if(page == 0xff){ OLED_ShowString(0,0, "No data is saved", 16); }else if(page <= 10){ memset(oled_show, 0, sizeof(oled_show)); sprintf(oled_show, "Saved Data - %02d", page); OLED_ShowString(0,0, oled_show, 16); memset(oled_show, 0, sizeof(oled_show)); sprintf(oled_show, "Diameter:%.1fcm ", s_theData.dis[page-1]); OLED_ShowString(0,2, oled_show, 16); memset(oled_show, 0, sizeof(oled_show)); sprintf(oled_show, "H:%.1f S:%.1f ", s_theData.high[page-1], s_theData.speed[page-1]); OLED_ShowString(0,4, oled_show, 16); memset(oled_show, 0, sizeof(oled_show)); sprintf(oled_show, "Press :%.1fg ", s_theData.press[page-1]); OLED_ShowString(0,6, oled_show, 16); } }

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资源摘要信息:"MyFirstReactApp" ### 知识点一:Create React App入门 - **Create React App (CRA)** 是一个用于设置 React 单页应用程序的官方脚手架工具。它为开发者提供了快速启动和运行项目所需的所有配置,包括构建工具、开发服务器和测试运行器。 - **入门项目**通常包含一个基本的 React 应用程序结构,包括入口文件、组件模板和一些默认配置。 ### 知识点二:可用脚本 - **npm start**: 在开发模式下运行应用程序。此命令启动一个开发服务器,并且通常会自动打开默认浏览器窗口来查看应用程序。当源代码文件被修改时,应用程序会自动重新加载,并显示lint(代码质量检查工具)错误于控制台。 - **npm test**: 启动一个交互式的测试运行器,允许运行测试套件,并实时查看测试结果。此命令常用于开发过程中,以便在代码更改后快速进行测试。 - **npm run build**: 将应用程序构建为生产版本,生成优化后的代码并打包到一个名为`build`的目录中。构建过程包括代码分割、压缩和哈希命名等优化措施,以确保最终产品具有最佳性能。 - **npm run eject**: 这是一个不可逆的操作,它将所有在 CRA 创建的项目的配置文件暴露出来,包括webpack、Babel、ESLint等工具的配置,允许开发者对底层构建配置进行完全的自定义。 ### 知识点三:React 应用程序构建优化 - **生产构建优化**包括代码压缩、压缩图片、移除未使用的代码、模块热替换(HMR)和提取公共资源等。这些优化可以显著减少应用程序的负载时间,并改善用户体验。 - **构建产物的文件命名包含哈希值**是为了确保在部署后,浏览器会加载新的代码而不是使用缓存中的旧文件。 ### 知识点四:JavaScript - **JavaScript (JS)** 是一种高级的、解释型的编程语言,是Web开发中最主要的脚本语言。它用于开发网页上的交互功能,是构建现代Web应用程序不可或缺的一部分。 - **React 是使用JS编写的**,它提供了声明式视图层,允许开发者以组件的形式构建用户界面。React的应用程序是基于组件的,每个组件负责渲染一部分UI,并且可以相互嵌套。 ### 知识点五:项目目录结构 - **MyFirstReactApp-master**文件名暗示了项目可能包含以下目录结构: - **src**: 存放源代码,包括JSX文件、CSS样式文件等。 - **public**: 存放公共文件,如index.html,该文件是最终构建输出的入口点。 - **node_modules**: 存放所有npm包,这些包是项目依赖。 - **package.json**: 包含项目的配置信息、依赖和可运行脚本的入口文件。 - **build**:生产构建输出目录,包含压缩和优化后的代码文件。 通过这些知识点,我们可以了解到创建一个基础的React应用程序的过程,包括其运行环境的设置、开发和生产环境下的运行方式,以及项目构建优化的细节。同时,了解JavaScript在React应用程序中的核心地位,以及如何使用Create React App来简化开发流程。这些知识对于初学者来说是学习React及其生态系统的重要基础。