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1.算法运行效果图预览 将摄像头对这播放视频的显示器，然后进行识别，识别结果如下： 本课题中，使用的USB摄像头为： 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 程序中包括MATLAB读取摄像头的配置方法，摄像头配置工具箱安装文件。 while toc < runtime % C 阅读全文
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1.算法运行效果图预览 fpga仿真结果 matlab调用FPGA的仿真结果进行图像显示 2.算法运行软件版本 vivado2019.2 matlab2022a 3.部分核心程序 module test_image; //图片大小 parameter RR=256; parameter CC=256 阅读全文
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1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 % 对测试集进行分类预测 [Predicted_Label, Probability] = classify(net, Resized_Dataset); % 随机选择一些图像进行可视化 index = rand 阅读全文
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1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 % 迭代更新水平集函数 err=[]; for i = 1:Iters subplot(132) imshow(I1,[]) hold on; contour(corn, [0.5 0.5],'g'); titl 阅读全文
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1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.部分核心程序 % 第一部分：加载并可视化数据 % load data.mat real1 = [-7 -7 -7 -7 -7 -7 -7 -7 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 ... -1 -1 -1 -1 - 阅读全文
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1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.部分核心程序 P = [Dat1_wav1;Dat1_wav2;Dat2_wav1;Dat2_wav2;Dat3_wav1;Dat3_wav2;Dat4_wav1;Dat4_wav2]; T = [ones(800,1);2* 阅读全文
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1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 t1 = clock; %计时开始 net = fitnet(54); net.trainParam.epochs = 1000; %设置训练次数 net.trainParam.goal = 0.00001; % 阅读全文
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1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022A 3.部分核心程序 for i = 1:12 % 遍历结构体就可以一一处理图片了 i figure img = imread([imgPath [num2str(i),'.jpeg']]); %读取每张图片 I = imresize 阅读全文
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1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.部分核心程序 figure plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('Average fitness'); 阅读全文
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1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 figure plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('Average fitness'); 阅读全文