摘要：
我这里的环境是window 7+vs2010+matlab R2010b。首先需要输入mex -setup来确定需要使用的编译器，基本按照提示一步步下来就行了。下面是写c++文件，这里写的c++文件名就是将来要调用的函数名，我这里是SUM.cppSUM.cpp:#include "mex.h" //必须有这个//调用形式 re=SUM(arr0,arr1),将两个矩阵相加赋值给结果矩阵。//nlhs：输出参数个数//plhs：输出参数列表//nrhs：输入参数个数//prhs：输入参数列表void mexFunction(int nlhs,mxArray *plhs[], 阅读全文
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启动：sudo /etc/init.d/apache2 start重启：sudo /etc/init.d/apache2 restart停止：sudo /etc/init.d/apache2 stop 阅读全文
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今天晚上写python脚本时需要再配置一下vim，既然配置好了，就分享一下吧，也算是在这里做个备份。 过去好像也有写关于vim配置的文章，不过那个不是自己用的，这个才是。"description: 自己的vim配置文件"last change: 2013-01-13"author : tiandsp "E-mail : dsptian@gmail.com"version : 1.2set nocompatible "关闭vi的兼容模式syntax on "自动语法高亮set nobackup ... 阅读全文
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解析及库安装方法在上一篇文章里。 我是按照这个网站上的xml样式写的例程。 由于原xml属性过多，我只取了3个标示并且每个标示取4个属性，以便简化流程。代码如下：#include <iostream>#include "tinyxml.h"using namespace std;#pragma comment(lib,"tinyxml.lib")const char* AttributeName[4]={"TITLE","ARTIST","PRICE","YEAR" 阅读全文
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环境是vs2010+Windows 7。 timyxml库我是在这里下载的，直接就能编译，编译后得到tinyxml.lib。 使用时当然也需要tinyxml.h文件。 如果不想编译，这里能下载我编译好的lib，顺便附赠h文件。 我程序中解析的xml文件在这里能找到。代码如下：#include <iostream>#include <string>#include "tinyxml.h"using namespace std;#pragma comment(lib,"tinyxml.lib")int main(){ const ch 阅读全文
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《数字图像处理》书上说这7个矩是旋转、缩放、平移不变的，因此用这7个矩就可以代表一个图像了。我只试验了缩放的，这几个数几乎是不变的，也许做图像检索的时候可以用到。代码：main.mclear all;close all;clc;img=imread('lena.jpg');fai1=two_dim_moment(img);img1=imresize(img,[100 100]);fai2=two_dim_moment(img1);img2=imresize(img,[300 300]);fai3=two_dim_moment(img2);two_dim_moment.mfunc 阅读全文
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主要功能是提取图像的骨架，方法是不断对图像进行腐蚀并且标记每个像素腐蚀到值不再变化的次数。clear all;close all;clc;img=imread('5.jpg');[m n]=size(img);m=double(m);n=double(n);Min=double(min(img(:))); %不断腐蚀的结果是像素全为最小值%Max=double(max(img(:))); %不断膨胀的结果是像素全为最大值w = strel('square',3);imgn=zeros(m,n);while sum(img(:))~=m*n*Min %不断腐蚀再腐 阅读全文
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早知道有向图和无向图差别没有想象中的大我就写到一起了。 函数中使用的arrow画箭头函数是在这个网站下的。 %函数名netplot %使用方法输入请help netplot %无返回值 %函数只能处理有向图 %作者：tiandsp %最后修改：2012.12.26 function netplot( 阅读全文
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寝室有一个是做网络的，需要把矩阵变为网络图使其形象一点，所以我在这里就写了这样一个函数。 功能是将邻接矩阵或关联矩阵变为网络图，不过我这里只能转换为无向图，有向图的箭头我还需要在研究一下，似乎有annotation函数可以调用。 %函数名netplot %使用方法输入请help netplot %无 阅读全文
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这个YCbCr是从YUV派生出来的，比较适合处理数字图像，JPEG压缩就是在这个彩色空间中处理的。变换公式。clear all;close all;clc;img=imread('lena_color.jpg');%img=mat2gray(img); %任意区间映射到[0,1];[m n dim]=size(img);imshow(img);%%图像的RGBimg=double(img);R=img(:,:,1);G=img(:,:,2);B=img(:,:,3);%%RGB2YCbCrY=zeros(m,n); %亮度Cb=zeros(m,n); %彩度Cr=zeros(m 阅读全文