Sobel算子图像边缘提取Matlab代码

svm算法手写matlab代码使用HOG功能和SVM的手写数字识别 在这个知识库中，我将提供一个MatLab和一个Python，用于使用HOG功能和SVM进行手写数字识别。 MatLab和Python代码的结构相同，分为三（3）个部分： 步骤1：资料准备步骤2：HOG功能计算步骤3：设置并运行SVM 步骤1：资料准备 在代码的第一部分，加载了MNIST数据集[1]。 数据集与标签一起分为训练集和测试。 训练和测试集中的总位数分别为60000和10000。 标签是十（10）位数字（0到9）。 在MatLab中，每个数字由784个元素的向量表示。 784个元素的向量将在代码中稍后调整大小，以形成28x28像素的图像。 在Python中，由于每个数字均由28x28像素的图像表示，因此跳过了调整大小步骤。 步骤2：HOG功能计算 从每个28x28像素图像中计算出定向梯度直方图（HOG）特征向量[2]。 每个向量由324个元素组成。 整个324个元素的特征向量将在以后用于训练支持向量机（SVM）。 步骤3：设置并运行SVM 支持向量机（SVM）[3]是我在本示例中使用的多类分类器，用于对手写数字

matlab代码影响乳房密度 使用Dixon序列分割和测量MRI中的乳房实质组织的源代码，该Dixon序列包含仅水和仅脂肪的加权图像。 源代码 该项目最初是在Matlab 2011a中编写的。 某些部分正在迁移到Python3。要从下面提到的论文中复制结果，请使用原始的Matlab源代码。 /matlab子文件夹包含所有Matlab代码 /python子文件夹包含已经迁移到Python 3的管道部分。 外部程序 管道依赖于需要安装的外部程序，并且是环境路径的一部分。 测试版本：1.0.20190410 测试版本：2.3.4 测试版本：20180328，v2.3.9 测试版本：5.0.11，6.0.4 管道 处理管道包括三个步骤： 预处理：将dicom转换为nifti，重新定位图像，进行偏置场校正并组合图像 乳房分割：使用基于模板的注册方法从背景和其他身体部位中分割乳房。 首先，最佳匹配模板由仿射配准确定。 然后，非严格地注册最佳匹配模板以匹配对象身体和乳房的形状。 分割乳房的实质和脂肪组织，并计算汇总指标。 用法（Matlab） 将项目的所有文件夹添加到Matlab搜索路径。 通过将外

svm算法手写matlab代码kqbc.python 这是本文的python实现： 包装内容： test_synth.py-运行综合数据实验的测试 kqbc.py-从matlab代码转换的python函数 matlab / KQBC.m-本文的matlab原始代码 matlab / hit_n_run.m-本文的matlab原始代码 数据 综合数据 综合数据测试执行KQBC算法，以学习d维空间中的线性分类器。 目标分类器是向量w ∗ =（1，0，...，0），因此实例x∈IRd的标签是其第一个坐标的符号。 实例为正态分布N（μ= 0，Σ= Id）。 Mnist数据 可以从此页面获得的MNIST手写数字数据库的训练集为60,000个示例，而测试集为10,000个示例。 它是NIST可提供的更大集合的子集。 这些数字已进行尺寸规格化，并在固定尺寸的图像中居中。 对于外部实验，我将数据集分解为2类（1，-1），它们是图中的一个，而其余所有都是，并通过消除大多数其他类的样本在它们之间进行了平衡。 最终数据是原始数据的子版本，每个数据包含1000个训练示例，因此总计为2000，每个测试课程为20

欧拉公式求长期率的matlab代码相流-紧张 仅供参考：作者在上模拟了混合有限元对流耦合相变的最新工作。 现在，这里是Phaseflow的概述： 相流模拟相变材料（PCM）的对流耦合熔化和凝固。 我们采用基于焓的单域半相场有限元方法，具有整体系统耦合和全局牛顿线性化的特性。 控制方程式由 浮力驱动的不可压缩流：Boussinesq逼近的不稳定Navier-Stokes质量和动量 焓场的对流扩散，焓源项解释了相变材料的潜热 浓度场的对流扩散，例如盐水或其他二元合金的对流扩散 功能包括 可扩展的Python类，用于与时间有关的仿真 使用HDF5进行检查点/重新启动 面向目标的自适应网格细化（AMR） 通过重新网格化和投影来粗化与时间相关的网格 相流通过有限元方法在空间上离散化PDE，为此目的，使用了Python / C ++有限元库。 FEniCS还提供了许多其他功能，包括非线性（牛顿）求解器，面向目标的自适应网格细化以及将解决方案输出到HDF5等。 相流具有一阶和二阶完全隐式时间离散化方法，分别为后向Euler和BDF2，并且允许用户轻松实现自己的方法。 在已发表的论文中，我们介绍了数学

此代码说明了如何从 Matlab 代码构建一个简单的 Simscape 模型。 使用的函数包括： 添加行添加块

周围计算matlab代码基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类 这个 repo 包含我对我们的论文“基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类”的实现。 执行 这些代码最初来自于 Science 2014 的“Clustering by fast search and find of density peaks”。我大量修改了 matlab 实现以加快和修改基于我们论文的参数设置和算法框架。 引文 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用： @article{xie2018unsupervised, title={Unsupervised hyperspectral remote sensing image clustering based on adaptive density}, author={Xie, Huan and Zhao, Ang and Huang, Shengyu and Han, Jie and Liu, Sicong and Xu, Xiong and Luo, Xin and Pan, Haiyan and Du, Qian and Tong, Xi

【图像去噪】基于二维双边高斯滤波实现图像去噪附matlab代码

光栅衍射matlab代码巴勃罗·韦尔盖斯（PabloVergés） 在软件开发方面经验丰富的实验物理学家。 个人资料 地址 巴勃罗·韦尔盖斯（PabloVergés） Husmatt 4 CH-5405巴登 电子邮件 pablo.verges@gmail.com 电话号码 +41 79850 79 76 国籍 瑞士文/西班牙文 工作经验 软件开发 DECTRIS有限公司 Täfernweg1，5405 Baden，2018年至今-2年1个月 商业软件格局：我目前正在致力于塑造商业软件格局，以使DECTRIS能够适应我们当前和未来的需求。 这包括取消当前的系统，定义弹性接口以及改进我们的业务流程。 制造执行系统原型：为了了解我们的制造需求，我为制造执行系统设计了一个用户界面原型。 它使操作员可以根据指定的工作地点挑选任务并执行。 它通过gRPC与后端通信。 检测器系统用户界面：我重写了我们最重要产品之一的用户界面。 它通过gRPC与后端通信，并允许用户获取系统状态信息以及获取和设置系统配置。 该软件结构用作进一步内部开发的Web用户界面的新标准。 检测器系统校准：我使用域驱动设计帮助重写

用于将骨架化图像转换为一系列线条的 Matlab 代码。 这将适用于 8 路连接的骨架化二进制图像。