Matlab热力图项目源码包下载

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资源摘要信息: "heatmaps_matlab.rar" 本文档是一套完整的MATLAB项目源码,旨在生成热图(heatmaps),它适合新手和有一定经验的开发人员使用。热图是一种常用的数据可视化技术,用来展示矩阵或表格数据通过颜色渐变来表示数据值的大小。MATLAB是一种高性能的数学计算软件,广泛应用于工程计算、算法开发、数据可视化等领域。 知识点一:热图(Heatmaps)的定义与应用 热图是一种数据可视化方法,它通过颜色的变化来展示数据矩阵中每个单元格的数值大小。这种颜色的渐变通常使用从冷色(如蓝色)到暖色(如红色)的调色板。热图常用于生物学、数据分析、市场研究等多个领域,以直观地展示数据集中的模式、趋势和异常。 知识点二:MATLAB语言概述 MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算的编程和仿真环境。它允许用户以一种简洁的数学表达式来编写程序,非常适合矩阵和数组运算。MATLAB提供了一系列内置函数,用于线性代数、统计、傅里叶分析、信号处理、图像处理等。 知识点三:MATLAB在热图生成中的应用 在MATLAB中创建热图通常涉及到使用内置函数`heatmap`或者`imagesc`和`colormap`函数组合来实现。MATLAB中生成热图的步骤通常包括: 1. 准备数据:创建或读取一个矩阵,其元素值将通过热图表示。 2. 使用`heatmap`函数创建热图,并可以设置颜色配色方案、标注、图例等属性。 3. 可以使用`colormap`函数自定义颜色配色方案。 4. 使用`colorbar`函数添加颜色条来解释颜色映射。 知识点四:达摩老生出品的意义 提到“达摩老生出品”表明该资源是出自一位经验丰富的开发者之手。这样的资源通常意味着源码质量较高,经过作者的深度测试和校正,能够达到预期的运行效果。如果在实际使用过程中遇到问题,作者还提供了交流和指导,甚至更换资源的承诺。 知识点五:适合人群分析 资源适合两类人群使用。对于新手来说,该项目可以作为一个学习和实践MATLAB编程的起点,通过源码来了解热图的生成过程及其背后的数据可视化原理。对于有一定经验的开发人员,该项目可以作为学习他人编码风格和优化方法的参考,同时也可以直接应用到相关的工作或研究项目中。 总结,该资源"heatmaps_matlab.rar"提供了一套全面的MATLAB源码,用于生成热图,它不仅包含了高质量的代码,还有一系列的辅助功能,以确保用户能够顺利地运行并学习到如何使用MATLAB生成热图。对于需要在自己的研究或工作中使用热图来进行数据分析的用户来说,这是一个宝贵的资源。

C:\Users\TXN>CD C:// C:\>Python "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py" -at openpose -d CPU -i 0 -m D:\model\fall_detection_zpp\intel\human-pose-estimation-0001\FP16\human-pose-estimation-0001.xml [ INFO ] Initializing Inference Engine... [ INFO ] Loading network... [ INFO ] Reading network from IR... Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py", line 283, in <module> sys.exit(main() or 0) File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py", line 184, in main model = get_model(ie, args, frame.shape[1] / frame.shape[0]) File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py", line 111, in get_model prob_threshold=args.prob_threshold) File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\common\python\models\open_pose.py", line 62, in __init__ strides=(1, 1), name=self.pooled_heatmaps_blob_name) File "C:\Users\TXN\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\ngraph\utils\decorators.py", line 22, in wrapper node = node_factory_function(*args, **kwargs) TypeError: max_pool() missing 1 required positional argument: 'dilations'

2023-05-30 上传

def test_mobilenet(): # todo 加载数据, 224*224的大小 模型一次训练16张图片 train_ds, test_ds, class_names = data_load(r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\train", r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\test", 224, 224, 16) # todo 加载模型 model = tf.keras.models.load_model("models/mobilenet_fv.h5") # model.summary() # 测试,evaluate的输出结果是验证集的损失值和准确率 loss, accuracy = model.evaluate(test_ds) # 输出结果 print('Mobilenet test accuracy :', accuracy) test_real_labels = [] test_pre_labels = [] for test_batch_images, test_batch_labels in test_ds: test_batch_labels = test_batch_labels.numpy() test_batch_pres = model.predict(test_batch_images) # print(test_batch_pres) test_batch_labels_max = np.argmax(test_batch_labels, axis=1) test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1) # print(test_batch_labels_max) # print(test_batch_pres_max) # 将推理对应的标签取出 for i in test_batch_labels_max: test_real_labels.append(i) for i in test_batch_pres_max: test_pre_labels.append(i) # break # print(test_real_labels) # print(test_pre_labels) class_names_length = len(class_names) heat_maps = np.zeros((class_names_length, class_names_length)) for test_real_label, test_pre_label in zip(test_real_labels, test_pre_labels): heat_maps[test_real_label][test_pre_label] = heat_maps[test_real_label][test_pre_label] + 1 print(heat_maps) heat_maps_sum = np.sum(heat_maps, axis=1).reshape(-1, 1) # print(heat_maps_sum) print() heat_maps_float = heat_maps / heat_maps_sum print(heat_maps_float) # title, x_labels, y_labels, harvest show_heatmaps(title="heatmap", x_labels=class_names, y_labels=class_names, harvest=heat_maps_float, save_name="images/heatmap_mobilenet.png")

2023-06-13 上传