在 MATLAB 中获取任何 ND 矩阵，并使用 fDim.m 将其展平为 N x 大小（ND,dim）二维矩阵。 在多维矩阵上编写复杂操作时，这通常是必要的。 还希望在展平后，保留的维度具有正确的顺序。 这对于矢量处理尤其重要。 一旦展平，并对二维​​矩阵执行了操作，通常需要将二维矩阵转换回原始多维矩阵。 这可以使用 eDim.m 执行。 有关使用各种矩阵大小和维度的测试用例，请参阅 multiDimDemo.m。 例子： 给定一个多维向量： >> vector_1 = rand(3,3,3,4,5,3); 将其展平为二维矩阵，保留对应于正确 xyz 顺序的第 3 维： >> [vector_1_f, fSeq] = fDim(vector_1,3); 将扁平矩阵转换回它的原始多维形式，仍然保留正确的 xyz 顺序： >> vector_1_e = eDim(vector_

这只是将灰度图像（值范围为 0 到 255）转换为 RGB 真彩色图像，其中 3 种颜色的值范围为 0 到 1。 我写这个是为了我可以在带有彩色边框的灰度图像中勾勒出对象的轮廓。

今天小编就为大家分享一篇Python 实现将数组/矩阵转换成Image类，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

1、 利用随机数生成两个4×4的矩阵A和B，前者范围为30~70，后者范围为101~135。 要求： ① 将两个矩阵相加结果放入C矩阵。 ② 将矩阵A转置。 ③ 求C矩阵中元素的最大值和下标。 ④ 以下三角形式显示A，上三角形式显示B。 ⑤ 将矩阵B第一行与第三行对应元素交换位置并输出。 注：java中可以调用Math. random()函数生成一个大于0，小于1的数值。 要求：类名称为Assignment1_3。

此函数可用于将矩阵的十进制值转换为其相应的二进制形式表示。 如果您将此功能应用于 RGB 图像，请先将波段拆分为 R、B 和 G 波段，然后将该功能分别应用于每个波段。

与matlab中的内置函数绘制名为“ plotconfusion”的混淆矩阵不同，您可以在混淆矩阵中为每个值选择像素数。 例如， 如果是二进制分类，并且CM为2 * 2，则可以为每个值或所需的任何其他值提供200 * 200大小的输出图像和100 * 100大小的框。 您还可以更改以图像和字体大小书写的文本的颜色。

大小为 2x2 的 2 端口 S 参数矩阵将创建 2x2 ABCD 链矩阵，其中 A、B、C、D 作为矩阵的元素

欢迎来到色彩矩阵 :large_blue_diamond: colorMatrix 是一个脚本 ( colorMatrix )，可帮助您将图像从一种 RGB 颜色空间转换为另一种颜色空间。 这种转换是通过使用您提供的颜色矩阵进行的。 该工具专为研究和评估此类颜色矩阵而创建。 这样，当您在照片或图像编辑工具中使用该颜色矩阵时，您可以分析一个颜色矩阵的结果，该颜色矩阵与对图像进行的其他调整（正式或“幕后”）隔离开来。 编辑 2015 年 3 月 11 日：有一个名为新版 ImageJ，还有一个名为的发行版。 此插件不适用于这些版本的 ImageJ。 他们对 javascript 插件的预期代码进行了一些向后不兼容的更改，导致 colorMatrix 根本无法工作。 此colorMatrix插件与ImageJ1的。 如果您想使用colorMatrix ，您应该下载并使用该版本。 目录 执照 它能做什么 colorMatri

通过运算符重载实现两矩阵的加、减、乘运算。 任务描述：通过对运算符的重载，完成矩阵类的运算。转换函数，将符号重新定义，完成运算。

该函数是原生 matlab cov2corr() 函数的“重新混合”，它生成相关矩阵，其主对角线上的元素略大于或小于 1。因此它不能用于各种进一步的计算，例如在 squareform() 函数中. 这个问题可以简单地通过将所有对角线元素设置为 1（怪异的方式）或在计算相关矩阵时使用方差而不是 std 来解决（covariance(x,y)/sqrt(var(x)*var(y)) 代替协方差(x,y)/(std(x)*std(y)))。