随笔分类 -  matlab

摘要:在本文中,稀疏表示的原理不再具体讲解,有需要的同学请自行百度。本文采用OMP算法来求解稀疏系数。首先随机生成字典数据和待测试数据字典数据:dic =[ 6, 7, 9, 9, 7, 0, 6, 3, 6, 9; 1, 8, 7, 8, ... 阅读全文
posted @ 2015-12-03 15:56 denny402 阅读(9054) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:clc;close all;clear;%地理坐标和像素坐标的相互转换[pic,R]=geotiffread('boston.tif'); %读取带地理坐标信息的tif影像[m,n,~]=size(pic);%像素坐标转换为地理坐标figure(1),imshow(pic),title('不带地理坐... 阅读全文
posted @ 2015-07-29 00:06 denny402 阅读(7305) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在matlab中读入shp文件很简单,一个函数shaperead就可以了,但输出为shp文件就稍微麻烦一些了。shp文件实际上就是一个struct,因此得到处理结果后,要先将数据变成struct结构,然后调用shapewrite函数就可以了。clc;clear;close all;[pic, R] ... 阅读全文
posted @ 2015-07-28 00:16 denny402 阅读(2749) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:首先,进行非均匀量化,H,S,V三通道分别量化为16,4,4级,返回一个向量。量化依据如下表:function vec = getHsvHist(Image)[M,N,O] = size(Image);if O~= 3 error('3 components are needed for hi... 阅读全文
posted @ 2015-07-27 13:58 denny402 阅读(4081) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在matlab中进行图像处理,一般使用的都是图像本地坐标,以左上角(1,1)开始。处理完成后,如果要将结果在带地理坐标的遥感影像中显示,或者需要输出成shp文件,就需要涉及到本地坐标和地理坐标的转换,我们可以使用pix2map函数来实现这个功能。clc;clear;close all;[pic, R... 阅读全文
posted @ 2015-07-27 01:21 denny402 阅读(5092) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:clc;close all;clear;road=shaperead('boston_roads.shp'); %读取shape文件figure,mapshow('boston.tif'); %读取tif遥感影像并显示axis image manual off; %关闭本地坐标系统surveyF... 阅读全文
posted @ 2015-07-27 00:03 denny402 阅读(3356) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:#include "stdafx.h"using namespace cv;int main(int argc, char** argv){ Mat img=imread("d:/pic/lena.jpg"); imshow("src",img); CV_Assert(!img.e... 阅读全文
posted @ 2015-07-23 03:06 denny402 阅读(770) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本文主要讲解在matlab中实现Linear Regression和Logistic Regression的代码,并不涉及公式推导。具体的计算公式和推导,相关的机器学习文章和视频一大堆,推荐看Andrew NG的公开课。一、线性回归(Linear Regression)方法一、利用公式 :funct... 阅读全文
posted @ 2014-10-18 02:12 denny402 阅读(51346) 评论(1) 推荐(4) 编辑
摘要:梯度下降法的原理,本文不再描述,请参阅其它资料。梯度下降法函数function [k ender]=steepest(f,x,e),需要三个参数f、x和e,其中f为目标函数,x为初始点,e为终止误差。输出也为两个参数,k表示迭代的次数,ender表示找到的最低点。steepest.m:functio... 阅读全文
posted @ 2014-10-15 00:06 denny402 阅读(38547) 评论(3) 推荐(3) 编辑
摘要:function [V,S,E]=princa(X)[m,n]=size(X); %计算矩阵的行m和列n%-------------第一步:标准化矩阵-----------------%mv=mean(X); %计算各变量的均值st=std(X); %计算各变量的标准差X=(X-repmat(mv,... 阅读全文
posted @ 2014-10-12 17:49 denny402 阅读(21335) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、求均值% 求一副灰度图像的均值close all;clear;clc;i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像i=rgb2gray(i); %转换为灰度图i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量% avg1=mean(i,1)... 阅读全文
posted @ 2014-10-06 14:28 denny402 阅读(33263) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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