活动介绍

clc;clear;close all; %1.读取图片(矩形) originalImg1 = imread('1004.jpg');% 原始模板图 distortedImg = imread('0723.jpg.png');% 形变实物图 % 定义放大倍数 scaleFactor=5; % 使用imresize函数放大图像 originalImg =imresize(originalImg1,scaleFactor); % 显示原始图像和放大后的图像 imshow(originalImg); title('original Image'); %2.在实物图上手动选择四个边角点 % 显示形变实物图 imshow(distortedImg); title('Select Four Corner Points on the Distorted Object'); hold on; % 使用ginput选择四个点(矩形的四个角) % 在原始模板图上定义对应的四个点(矩形的四个角) % 假设原始模板图的尺寸是已知的 originalWidth=size(originalImg,2); originalHeight =size(originalImg,1); originalPoints=[1,1;%左上角 originalwidth,1;%右上角 originalwidth,originalHeight;%右下角 1,originalHeight];%左下角 % 3.计算射影变换矩阵 tform =fitgeotrans(distortedPoints,originalPoints,'projective'); %4.应用射影变换 % 注意:输出图像的大小应与变换后的矩形区域相匹配 outputView =imref2d(size(originalImg)); rectifiedImg = imwarp(distortedImg,tform,'0utputView', outputView); % 5.定义剪裁区域 %由于变换后的图像应该是一个矩形,我们可以直接剪裁整个图像 %但如果需要进一步剪裁以去除可能的边缘空白,可以定义更精确的剪裁区域 cropRect =1,1,o

时间: 2025-06-24 09:43:29 浏览: 13
### MATLAB 实现图像射影变换的流程 以下是基于 MATLAB 的图像射影变换和校正的具体实现方法: #### 1. 使用 `imread` 函数读取图片 通过 `imread` 函数可以从文件中加载一张图像并将其存储到内存中的变量里。此函数支持多种常见的图像格式,例如 `.jpg`, `.png` 等[^1]。 ```matlab % 读取图像 img = imread('example.jpg'); imshow(img); % 显示原始图像 ``` #### 2. 利用 `imresize` 对图像进行缩放操作 如果需要调整输入图像大小以便更好地观察细节或者适应屏幕分辨率,则可以调用 `imresize` 来改变其尺寸比例[^2]。 ```matlab % 将图像放大至原来的两倍 resizedImg = imresize(img, 2); figure; imshow(resizedImg); title('Resized Image'); ``` #### 3. 运用 `ginput` 手动选取四个边界点坐标 为了完成透视投影转换过程中的映射关系建立工作,在目标区域内指定任意位置上的若干特征点作为参考依据是非常重要的一步。这里我们采用交互方式让用户自行点击屏幕上显示出来的待处理对象表面轮廓线附近的几个关键节点来获取它们对应的像素空间座标值[^3]。 ```matlab disp('Please select four corner points on the image.'); [x, y] = ginput(4); % 获取用户选定的四个点 plot(x, y, 'ro', 'MarkerSize', 8, 'LineWidth', 2); hold on; text(x, y, {'Top Left', 'Top Right', 'Bottom Right', 'Bottom Left'}, ... 'Color', 'white'); % 添加标签便于识别各点功能作用 hold off; ``` #### 4. 调用 `fitgeotrans` 构建几何变换模型 当已经明确了源图与目的图形之间存在的对应关联之后就可以利用这些已知条件去估算出最佳拟合参数从而形成完整的仿射或单应性矩阵表达形式了。在这里我们将使用前一阶段收集来的数据配合内置算法自动推导得出最终结果[^4]。 ```matlab movingPoints = [x(:), y(:)]; % 用户选择的实际点位集合 fixedPoints = [0, 0; size(resizedImg, 2)-1, 0; ... size(resizedImg, 2)-1, size(resizedImg, 1)-1;... 0, size(resizedImg, 1)-1]; % 定义理想矩形框顶点分布情况 tform = fitgeotrans(movingPoints, fixedPoints, 'projective'); % 创建项目变换结构体实例化对象 ``` #### 5. 借助 `imwarp` 施加所设计好的变形效果并将输出范围限定在一个合理区间之内 最后一步就是把前面辛苦准备的一切付诸实践啦!只需简单一句命令即可让整个画面焕然一新呈现出经过矫正后的版本模样出来哦~ 同时还可以额外附加一些辅助选项进一步优化视觉呈现质量比如填充空白区域颜色等等[^5]。 ```matlab outputImage = imwarp(resizedImg, tform, 'OutputView', imref2d(size(fixedPoints))); figure; imshow(outputImage); title('Warped and Corrected Image'); ``` 以上就是在 MATLAB 中执行从基础准备工作直至高级编辑技巧全流程的一个完整示例说明文档内容总结完毕!
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clear; clc; close all; %获取原始图片 m=1; %选择样本图像库里面的图片 n=num2str(m); k=strcat(n,‘.jpg’); i=imread(k); I=rgb2gray(i); BW=im2bw(I); %利用阈值值变换法将灰度图像转换成二进制图像 figure(1); imshow(BW); %最小化背景 [n1 n2]=size(BW); r=floor(n1/10); c=floor(n2/10); x1=1;x2=r; s=rc; switch m case 1 yan=80; biao=60; case 2 yan=40; biao=30; case 3 yan=70; biao=100; case 4 yan=60; biao=50; case 5 yan=90; biao=60; case 6 yan=50; biao=70; case 7 yan=90; biao=40; case 8 yan=70; biao=80; case 9 yan=70; biao=50; case 10 yan=70; biao=90; end zongfen=yan+biao; zongfen=zongfen0.55; for i=1:10 y1=1;y2=c; for j=1:10 if(y2<=c || y2>=9c) || (x11 || x2r10) loc=find(BW(x1:x2,y1:y2)==0); [o p]=size(loc); pr=o*100/s; if pr<=100 BW(x1:x2,y1:y2)=0; r1=x1;r2=x2;s1=y1;s2=y2; pr1=0; end imshow(BW); title(‘图像识别分析中 … …’); set(gcf,‘unit’,‘centimeters’,‘position’,[10 5 17 15]) end y1=y1+c; y2=y2+c; end x1=x1+r; x2=x2+c; end figure(2) imshow(BW) title(‘图像识别分析完毕’); set(gcf,‘unit’,‘centimeters’,‘position’,[10 5 17 15]) %人脸识别 L=bwlabel(BW,8); BB=regionprops(L,‘BoundingBox’); BB1=struct2cell(BB); BB2=cell2mat(BB1); [s1 s2]=size(BB2); mx=0; for k=3:4:s2-1 p=BB2(1,k)BB2(1,k+1); if p>mx && (BB2(1,k)/BB2(1,k+1))<1.8 mx=p; j=k; end end %-----人脸匹配 %-----输入:细胞结构体数据Cell_all(包括样本集合,特征值与特征向量) % 想要识别的人脸(彩色图像) %-----输出:匹配的结果 %----------------------------------- function FaceFind = facefind(Cell_all,img2find) %细胞结构体的调用 img_all = Cell_all{1}; [m1,n1] = size(img_all); V = Cell_all{2}; D = Cell_all{3}; namud = 0.5; %图片缩小的倍数 %对需要识别的图像进行灰度等的处理 pic = rgb2gray(img2find); %灰度处理 pic = imresize(pic,namud); %变换大小 [m2,n2] = size(pic); pic = reshape(pic,1,m2n2); %重新排列 pic = double(pic)/255; pic_done = picVD; %处理完的数据 %% 归一化 --》避免运算出现特别大的数据 Ma = max(max(pic_done)); Mi = min(min(pic_done)); pic_done = pic_done/(Ma - Mi); %% for i=1:m1 % 归一化 --》避免运算出现特别大的数据 Ma1 = max(img_all(i,:)); Mi1 = min(img_all(i,:)); img_all(i,:) = img_all(i,:)/(Ma1 - Mi1); %求范数–》把他们之间的几何距离作为评判与哪一个人脸最近的标准 error(i) = norm(img_all(i,:)-pic_done); end 完善这段代码

clear,clc close all mm =230; nn = 30; %qz= 19000; qz= 390; a=1.3; %%%%%%%读文件中的全部图然后求平均%%%%%% cd('F:\赵琳数据\5.3(木制)\5.3(木制)\linear(木板)\浓度13\1'); files=dir('*.tif'); m=size(files,1); I=0; for i =1:m I0(:,:,i)=double(imread(files(i).name)); %% 读取I1 I=I+I0(:,:,i); end I1=I/m; cd('F:\赵琳数据\5.3(木制)\5.3(木制)\linear(木板)\浓度13\2'); files=dir('*.tif'); m=size(files,1); I=0; for i =1:m I0(:,:,i)=double(imread(files(i).name)); %% 读取I1 I=I+I0(:,:,i); end I2=I/m; cd('F:\赵琳数据\5.3(木制)\5.3(木制)\linear(木板)\浓度13\3'); files=dir('*.tif'); m=size(files,1); I=0; for i =1:m I0(:,:,i)=double(imread(files(i).name)); %% 读取I1 I=I+I0(:,:,i); end I3=I/m; cd('F:\赵琳数据\5.3(木制)\5.3(木制)\linear(木板)\浓度13\4'); files=dir('*.tif'); m=size(files,1); I=0; for i =1:m I0(:,:,i)=double(imread(files(i).name)); %% 读取I1 I=I+I0(:,:,i); end I4=I/m; %%%%%%%%以色列人的方法计算%%%%%%%% I1=I1/qz; I2=I2/qz; I3=I3/qz; I4=I4/qz; fil=fspecial('gaussian',[3,3]); I1=filter2(fil,I1); I2=filter2(fil,I2); I3=filter2(fil,I3); I4=filter2(fil,I4); S0=I1+I2; S1=I1-I2; S2=2*I3-I2-I1; S3=2*I4-I2-I1; A3=atan(S2./S1)/2; s0=mean(mean(S0(mm:mm+20,nn:nn+20))); s1=mean(mean(S1(mm:mm+20,nn:nn+20))); s2=mean(mean(S2(mm:mm+20,nn:nn+20))); theta=mean(mean(A3(mm:mm+20,nn:nn+20))); cos_theta=cos(theta)*cos(theta); sin_theta=sin(theta)*sin(theta); P=S1./(S0*(cos_theta-sin_theta)); p_A=max(max(P)); e=1; A=(I1-S0.*(1-e*p_A)/2)./(e*p_A*cos_theta); A_inf=a*s0; L=(S0-A)./(1-A/A_inf); figure,imshow(L*2.7)帮我逐句解释这段代码

使用视频读取,地址为"D:\video.avi",具体方法为先对图片进行裁剪,将6个圆心标靶完整裁剪出来,然后对6个圆心标靶预处理后用霍夫变换进行检测圆心,提取振动位移 参考以下matlab代码 clear;clc;close all; cd=‘F:\2017-01-07 建邺 高速相机悬臂梁\test18\相机No.1_C001H001S0001*.bmp’;%在此输入多个文件夹所在文件夹路径 a = dir(cd); %显示该文件夹下文本文件夹名称 M = length(a); %每一个子文件夹下的文本文件个数 for i =1:M File_name(i,:) = strcat(cd(1:length(cd)-6),'',a(i,1).name); %将每个文件夹下的文本文件的路径连起来 end for i=1:M DataImTemp{i} = imread( File_name(i,:)); %读取所有文本文件 end for i =1:floor(M) DataImTempNew{1,i}(:😅 = DataImTemp{1,i}(:😅; % 间隔10计算动态位移 end clear DataImTemp % break M = size(DataImTempNew,2); fltr4img = [1 1 1 1 1; 1 2 2 2 1; 1 2 4 2 1; 1 2 2 2 1; 1 1 1 1 1]; fltr4img = fltr4img / sum(fltr4img(😃); for i =1:M disp(['Carry out edge detection ',num2str(i)]) Imgfltrd{1,i} = filter2( fltr4img , DataImTempNew{1,i} ); end clear DataImTemp im % e = edge(im, ‘prewitt’); figure; imshow(Imgfltrd{1,1}); %% 圆心检测 for i =1:M disp(['Carry out Circle Detection ',num2str(i)]) [accum, Centers{1,i}, cirrad] = CircularHough_Grd(Imgfltrd{1,i}, [15 25], 8, 10, 0.9); end %% 动态位移计算 for i =1:size(Centers,2) [Error,Idx(i,:)] = sort(Centers{1,i}(:,1)); end clear CircleCenter for i =1:size(Centers,2) CircleCenter{1,i}(:😅 = Centers{1,i}(Idx(i,:)😅; end for i =1:size(Centers,2) Displacementx(i,:) = CircleCenter{1,i}(:,1)-CircleCenter{1,1}(:,1); % X方向位移 Displacementy(i,:) = CircleCenter{1,i}(:,2)-CircleCenter{1,1}(:,2); % Y方向位移 end %% 绘制位移时程曲线:像素单位 for i = 1:size(Displacementy,2) figure; plot(Displacementy(:,i)); xlabel(‘Data Points’); ylabel(‘Displacement(Pixel)’); title(['Point ',num2str(i)]); end %% 位移时程曲线绘制:转换为物理单位 Img1=imread(‘F:\2017-01-07 建邺 高速相机悬臂梁\test18\相机No.1_C001H001S0001\相机No.1_C001H001S0001000001.bmp’); % 实际距离与像素坐标之间的转换关系 figure;imshow(Img1); title(‘Coefficient Calculation: Choose Two Points’); p = ginput(); Distance = abs(p(1,2)-p(2,2)); % 像素距离 C = 4*10/Distance; % 实际距离4cm for i =1:size(Centers,2) DisplacementxNew(i,:) = Displacementx(i,:)*C; % X方向位移 DisplacementyNew(i,:) = Displacementy(i,:)*C; % Y方向位移 end for i = 1:size(Displacementy,2) figure; plot(DisplacementyNew(:,i)); xlabel(‘Data Points’); ylabel(‘Displacement(mm)’); title(['Point ',num2str(i)]); end xlswrite(‘DisplacementyWithCircleDetectionRight.xlsx’,DisplacementyNew); 给出完整python代码

clc; clear; %shuzituxiang32 close all; pic=imread('C:\Users\NADPH\Desktop\未爆弹4.jpg'); gray_pic=rgb2gray(pic); binary_img=1-im2bw(pic,0.73); %灰度图转换成二值图像,直接进行灰度反转,让图形区域置1 for i=202:265 binary_img(188,i)=1; end fill_hole=imfill(binary_img,'holes'); fill_hole=bwareaopen(fill_hole,10); [B,L]=bwboundaries(fill_hole,'noholes'); out_result=regionprops(fill_hole,'Extent','Centroid','boundingbox'); %Extent:各连通区域像素点与最小边界像素点比值 centroids = cat(1, out_result.Centroid); %各连通区域质心 draw_rect=cat(1,out_result.BoundingBox); %各连通区域最小边界矩形 figure; subplot(2,2,1);imshow(pic,[]);title('原图'); subplot(2,2,2);imshow(binary_img,[]);title('二值化'); subplot(2,2,3);imshow(fill_hole,[]);title('区域填充'); subplot(2,2,4);imshow(fill_hole,[]);title('圆和矩形检测'); hold on; for i=1:size(out_result) rectangle('position',draw_rect(i,:),'EdgeColor','y','LineWidth',2); %绘出各连通区域最小边界矩形 if out_result(i).Extent>0.95 text(centroids(i,1)-20, centroids(i,2)-10,'矩形','Color','b','FontSize',9); text(centroids(i,1)-32, centroids(i,2)+10,num2str(out_result(i).Extent),'Color','b','FontSize',8); elseif out_result(i).Extent>0.76&&out_result(i).Extent<0.80 text(centroids(i,1)-20, centroids(i,2)-10,'圆形','Color','b','FontSize',9); text(centroids(i,1)-32, centroids(i,2)+10,num2str(out_result(i).Extent/(pi/4)),'Color','b','FontSize',8); end end hold on; for j=1:length(B) boundary=B{j}; plot(boundary(:,2),boundary(:,1),'r','LineWidth',2); end hold off;

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简要介绍cnn卷积神经网络

<think>首先,用户的问题是:“我想了解卷积神经网络的基本概念和原理 请问CNN卷积神经网络简介及其工作原理”。所以,我需要基于提供的引用材料,构建一个清晰的回答。 引用材料总结: - [^1]: CNN的核心思想是局部感受野、权值共享和时间或空间亚采样,提供位移、尺度、形变不变性。三大特色:局部感知、权重共享和多卷积核。 - [^2]: CNN是一种前馈神经网络,由卷积层和池化层组成,特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比,CNN加入了卷积层和池化层,使特征学习更有效。 - [^3]: CNN与全连接神经网络的区别:至少有一个卷积层提取特征;神经元局部连接和权值共享,减少参数数
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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解

从给定文件中我们可以提取以下IT知识点: ### 标题知识点 #### "ASP系统篇" - **ASP技术介绍**:ASP(Active Server Pages)是一种服务器端的脚本环境,用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合,使用VBScript或JavaScript等语言编写代码,以实现网页内容的动态生成。 - **ASP技术特点**:ASP适用于小型到中型的项目开发,它可以与数据库紧密集成,如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM(Component Object Model)对象,使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。 #### "深度学习网址导航系统" - **深度学习概念**:深度学习是机器学习的一个分支,通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式,以实现对数据的高级抽象和学习。 - **系统功能与深度学习的关系**:该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术,以提供更智能、自动化的服务。然而,根据描述内容,实际上系统并没有直接使用深度学习技术,而是提供了一个传统的网址导航服务,可能是命名上的噱头。 ### 描述知识点 #### "全后台化管理,操作简单" - **后台管理系统的功能**:后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务,如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好,操作简便,以适应不同技术水平的用户。 #### "栏目无限分类,自由添加,排序,设定是否前台显示" - **动态网站结构设计**:这意味着网站结构具有高度的灵活性,支持创建无限层级的分类,允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。 #### "各大搜索和站内搜索随意切换" - **搜索引擎集成**:网站可能集成了外部搜索引擎(如Google、Bing)和内部搜索引擎功能,让用户能够方便地从不同来源获取信息。 #### "网站在线提交、审阅、编辑、删除" - **内容管理系统的功能**:该系统提供了一个内容管理平台,允许用户在线提交内容,由管理员进行审阅、编辑和删除操作。 #### "站点相关信息后台动态配置" - **动态配置机制**:网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息,如网站设置、参数调整等,从而实现快速的网站维护和更新。 #### "自助网站收录,后台审阅" - **网站收录和审核机制**:该系统提供了一套自助收录流程,允许其他网站提交申请,由管理员进行后台审核,决定是否收录。 #### "网站广告在线发布" - **广告管理功能**:网站允许管理员在线发布和管理网站广告位,以实现商业变现。 #### "自动生成静态页 ver2.4.5" - **动态与静态内容**:系统支持动态内容的生成,同时也提供了静态页面的生成机制,这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。 #### "重写后台网址分类管理" - **系统优化与重构**:提到了后台网址分类管理功能的重写,这可能意味着系统进行了一次重要的更新,以修复前一个版本的错误,并提高性能。 ### 标签知识点 #### "ASP web 源代码 源码" - **ASP程序开发**:标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码,可能是一个开源项目,供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。 ### 压缩包子文件名称列表知识点 #### "深度学习(asp)网址导航程序" - **文件内容和类型**:文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序,可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。 通过以上分析,我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统,以后台管理为核心功能,并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台,供用户提交网址,供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写,并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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【Oracle数据泵进阶技巧】:避免ORA-31634和ORA-31664错误的终极策略

# 1. Oracle数据泵技术概述 ## Oracle数据泵技术简介 Oracle数据泵(Data Pump)是一种用于高效地在Oracle数据库之间传输数据和元数据的工具。它从Oracle 10g版本开始引入,提供了快速且灵活的数据导入导出功能。数据泵技术优于旧版的`imp`和`exp`工具,因为它支持多线程,可以在导入和导出过程中显著提高性能。 ## 数据泵的核心优势 数据泵的核心优势在于它能并行处理数据,支持大对象(LOBs)和网络传输。它还允许用户自定义数据和对象的传输方式,以及可以控制传输过程中的各种细节,如过滤对象、调整数据缓冲区大小、并行度和网络数据包大小等。 ## 数据