sel = randperm(size(X, 1)); sel = sel(1:100);是什么意思
时间: 2024-05-26 08:17:42 浏览: 10
这段代码是在 MATLAB 中使用的,它的作用是随机选择矩阵 X 中的 100 行。
具体地说,`size(X, 1)` 返回矩阵 X 的行数,`randperm(size(X, 1))` 生成一个从 1 到矩阵 X 行数的随机排列,然后 `sel = sel(1:100)` 取出前 100 个随机数作为选中的行数。这个操作可以用于从大型数据集中随机选取一部分样本进行训练或测试。
相关问题
matlab代码您不能再使用VLFeat提供的任何函数。函数 AlignImageUsingFeature 接受 x1 和 x2 作为输入,它们是对应集(n × 2 个矩阵)。参数 ransac_thr 和 ransac_iter 分别是 RANSAC 的错误阈值和迭代次数。输出是一个 3 × 3 仿射变换矩阵 A,可以可视化内点和变换后模板的边界以验证您的实现。蓝色:离群点;橙色:内点;红色:变换后模板的边界。
好的,以下是一个可能的 MATLAB 实现:
```matlab
function A = AlignImageUsingFeature(x1, x2, ransac_thr, ransac_iter, visualize)
% 输入:
% x1, x2: 对应点集,n × 2 的矩阵
% ransac_thr: RANSAC 算法的误差阈值
% ransac_iter: RANSAC 算法的迭代次数
% visualize: 是否可视化结果
% 输出:
% A: 3 × 3 仿射变换矩阵
% 首先将点集转换为齐次坐标形式
x1 = [x1, ones(size(x1, 1), 1)];
x2 = [x2, ones(size(x2, 1), 1)];
n = size(x1, 1);
best_inliers = [];
for i = 1:ransac_iter
% 随机选择四个点
sel = randperm(n, 4);
p1 = x1(sel,:);
p2 = x2(sel,:);
% 计算仿射变换矩阵
A = p2' / p1';
% 计算所有点在变换后的位置
xt = (A * x1')';
% 计算误差向量
err = xt - x2;
dist = sqrt(sum(err.^2, 2));
% 统计内点
inliers = find(dist < ransac_thr);
if length(inliers) > length(best_inliers)
best_inliers = inliers;
end
end
% 用所有内点重新计算仿射变换矩阵
p1 = x1(best_inliers,:);
p2 = x2(best_inliers,:);
A = p2' / p1';
% 可视化结果
if visualize
figure;
% 绘制原始点集
subplot(1, 2, 1);
scatter(x1(:,1), x1(:,2), 'b');
hold on;
scatter(x2(:,1), x2(:,2), 'g');
% 绘制内点
subplot(1, 2, 2);
scatter(x1(best_inliers,1), x1(best_inliers,2), 'b');
hold on;
scatter(x2(best_inliers,1), x2(best_inliers,2), 'g');
% 绘制变换后的边界
[h, w] = size(imread('template.jpg')); % 模板图片的大小
b = [1, 1, w, w; 1, h, 1, h; 1, 1, 1, 1];
bt = (A * b)';
subplot(1, 2, 2);
line(bt([1,3],1), bt([1,3],2), 'Color', 'r', 'LineWidth', 2);
line(bt([1,2],1), bt([1,2],2), 'Color', 'r', 'LineWidth', 2);
line(bt([2,4],1), bt([2,4],2), 'Color', 'r', 'LineWidth', 2);
line(bt([3,4],1), bt([3,4],2), 'Color', 'r', 'LineWidth', 2);
end
end
```
这个函数的基本思路是使用 RANSAC 算法来筛选出内点,然后用内点重新计算仿射变换矩阵。最后,如果需要可视化结果,则在图像上绘制内点和变换后模板的边界。
matlab数字识别代码
以下是一个基于 MATLAB 的数字识别代码示例:
```matlab
% 加载训练数据
load('ex4data1.mat');
% 加载神经网络参数
load('ex4weights.mat');
% 网络结构
input_layer_size = 400; % 输入层节点数
hidden_layer_size = 25; % 隐含层节点数
num_labels = 10; % 输出层节点数,即数字的种类数
% 可视化一些随机选取的训练数据
m = size(X, 1);
sel = randperm(m);
sel = sel(1:100);
displayData(X(sel, :));
% 预测数字
pred = predict(Theta1, Theta2, X);
fprintf('\nTraining Set Accuracy: %f\n', mean(double(pred == y)) * 100);
% 定义预测函数
function p = predict(Theta1, Theta2, X)
m = size(X, 1); % 样本数
num_labels = size(Theta2, 1); % 输出层节点数
p = zeros(size(X, 1), 1);
% 前向传播
a1 = [ones(m, 1) X];
z2 = a1 * Theta1';
a2 = [ones(size(z2, 1), 1) sigmoid(z2)];
z3 = a2 * Theta2';
a3 = sigmoid(z3);
[~, p] = max(a3, [], 2);
end
```
这个代码使用了已经训练好的神经网络参数 `Theta1` 和 `Theta2`,并使用 `predict` 函数进行数字识别。该函数执行前向传播,计算输出层的结果,并返回预测的数字。
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