matlab的比例尺标注

时间: 2024-01-07 21:22:05 浏览: 272
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Matlab绘图标注.docx

在Matlab中,可以使用`quiver`函数来添加比例尺标注。下面是一个示例代码: ```matlab scale = 0; % 相当于'AutoScale'设置为0或'off' arrow_control1 = sqrt(u2.^2 + v2.^2); arrow_control1 = max(arrow_control1(:)); arrow_control = 1/arrow_control1 * abs(lon(2) - lon(1)); quiver(lon, lat, u2'*arrow_control, v2'*arrow_control, scale, 'color', 'b'); quiver(116, 24.8, 10/arrow_control1 * abs(lon(2) - lon(1)), 0, scale, 'color', 'b', 'maxheadsize', 1); ``` 这段代码使用`quiver`函数绘制了按比例缩放的箭头,并添加了比例尺标注。其中,`arrow_control`用于计算网格基准标量比值,`scale`用于控制箭头的缩放比例,`'color', 'b'`用于设置箭头的颜色,`'maxheadsize', 1`用于设置箭头的大小。
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clc; clear all; close all; doTraining = 1; % 是否训练 %% 数据集标注 % trainingImageLabeler %% 导入数据集 load('data400.mat'); len = (size(data400, 1))/2; percent = 0.6; % 划分训练集 potData = data400(len+1:end, [1 3]); trainLen = round(len*percent); trainImg = potData([1:trainLen], 1:2); testImg = potData([(trainLen+1):len], 1:2); %% 网络参数 % 输入图片尺寸 imageSize = [128 128 3]; % 定义要检测的对象类的数量 numClasses = width(trainImg) - 1; % 根据训练数据估计检测框大小 trainingData = boxLabelDatastore(trainImg(:,2:end)); numAnchors = 1; % 一种检测框 [anchorBoxes, meanIoU] = estimateAnchorBoxes(trainingData, numAnchors); %% 搭建网络 % 导入基础训练网络resnet18 baseNetwork = resnet18(); % analyzeNetwork(baseNetwork) % 查看基础网络结构 % 指定特征提取层 featureLayer = 'res3a_relu'; % 创建 YOLO v2 对象检测网络 lgraph = yolov2Layers(imageSize,numClasses,anchorBoxes,baseNetwork,featureLayer); % analyzeNetwork(lgraph); % 查看搭建的YOLO网络结构 %% 训练YOLO检测网络 if doTraining % 训练参数 adam rmsprop options = trainingOptions('rmsprop', ... 'MiniBatchSize', 50, .... 'InitialLearnRate', 0.001, ... 'MaxEpochs', 100,... 'ExecutionEnvironment','cpu',... 'Shuffle', 'every-epoch'); % 训练检测器 [detector, info] = trainYOLOv2ObjectDetector(trainImg, lgraph, options); save(['模型New/model' num2str(round(rand*1000)) '.mat'], 'detector', 'info') else % 导入已训练模型 modelName = ''; load(modelName); end %% 查看训练结果 disp(detector) figure plot(info.TrainingLoss) grid on xlabel('Number of Iterations') ylabel('Training Loss for Each Iteration')给我非常详细的,一字一句的解释,一句一句的解释这段代码

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