mat2 = loadmat("bird_small.mat") X2 = (A/255).reshape(128*128,3)
时间: 2024-05-21 18:14:28 浏览: 11
这段代码使用了Python的SciPy库中的loadmat函数,将名为"bird_small.mat"的MATLAB数据文件加载到Python中。然后,将变量A除以255来将像素值标准化到0到1的范围内,并将其重新形状为一个大小为128x128的3列数组。这个过程通常用于对图像进行预处理,以便在机器学习算法中使用。
相关问题
X2 = (A/255).reshape(128*128,3)
这行代码的作用是将一个大小为 128x128x3 的 RGB 图像转化为一个大小为 16384x3 的矩阵 X2,其中每一行是原始图像的一个像素,每个像素的取值范围被归一化到 [0, 1] 区间内。具体来说,代码将原始图像中每个像素的 RGB 值除以 255,得到的结果就是每个像素在每个通道上的取值范围为 [0, 1]。然后,代码将这个大小为 128x128x3 的三维数组 reshape 为一个大小为 16384x3 的二维数组,其中每一行对应原始图像中的一个像素。这个矩阵可以用于后续的数据处理和分析。
将以下代码:import scipy.io as sio json_file = open('HRRM_model1.json','r') loaded_model_json = json_file.read() json_file.close() loaded_model = model_from_json(loaded_model_json) loaded_model.load_weights('HRRM_model1.h5') matfn='test_stationary1.mat' data=sio.loadmat(matfn,mat_dtype=True) W_train1 = data['w'] X_train1 = data['L_vel'] W_train1 = W_train1.reshape(1, 800, 800, 1) X_train1 = X_train1.reshape(1, 100, 100, 1) layer_model = Model(inputs=loaded_model.input, outputs=loaded_model.output) layer_result = layer_model.predict([X_train1, W_train1],batch_size=1) resultfile = 'result_stationary1.mat' sio.savemat(resultfile, {'result':layer_result})翻译为MATLAB语言
MATLAB代码:load HRRM_model1.mat;json_file = fopen('HRRM_model1.json', 'r');
loaded_model_json = fread(json_file);
fclose(json_file);loaded_model = model_from_json(loaded_model_json);
loaded_model.loadWeights('HRRM_model1.h5');matfn = 'test_stationary1.mat';
data = load(matfn, '-mat');W_train1 = data.w;
X_train1 = data.L_vel;W_train1 = reshape(W_train1, [1, 800, 800, 1]);
X_train1 = reshape(X_train1, [1, 100, 100, 1]);layer_model = Model(inputs=loaded_model.inputs, outputs=loaded_model.outputs);
layer_result = layer_model.predict([X_train1, W_train1], 'BatchSize', 1);resultfile = 'result_stationary1.mat';
save(resultfile, 'result', 'layer_result');
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