kmeans函数用法如下: [IDX,C,sumd,D] = kmeans(X,2,'Distance','city','Replicates',5,'Options',opts); 参数含义如下:IDX:        每个样本点所在的类别C:         所聚类别的中心点坐标位置k*p,k是所聚类别sumd:     每个类内各点到中心点的距离之和D:         每个点到各类中心点的距离n*k X表示待聚类的数据矩阵: 2表示聚类类别数:

使用二维特征点(Features2D)和单映射(Homography)寻找已知物体 目标 在本教程中我们将涉及以下内容: 使用函数 findHomography 寻找匹配上的关键点的变换. 使用函数 perspectiveTransform 来映射点. 理论 代码 这个教程的源代码如下所示.你还可以从 以下链接下载到源代码 #include <stdio.h> #include <iostream> #include "opencv2/core/core.hpp"

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小. 使用方法:Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍: X N*P的数据矩阵K 表示将X划分为几类,为整数Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号

#include <stdio.h> #include <iostream> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" using na

[转自]http://cnyubin.com/?p=85 在VLFeat官网上是这么介绍VLFeat的:VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法,如HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, 和 quick shift.VLFeat开源库是用C语言写的,以确保其效率和兼容性,同时VLFeat还提供了MATLAB接口和详细的文档.

一.概念介绍 K-means算法是硬聚类算法,是典型的局域原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则.K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最有分类,使得评价指标J最小.算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数. K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧

在VLFeat官网上是这么介绍VLFeat的:VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法,如HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, 和 quick shift.VLFeat开源库是用C语言写的,以确保其效率和兼容性,同时VLFeat还提供了MATLAB接口和详细的文档.它可以在windows, Mac, 和Linux上使用.

[Matlab开发]matlab中bar绘图设置与各种距离度量 标签(空格分隔): [Matlab开发] [机器学习] 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ Matlab Bar图如何为每个bar设置不同颜色 data = [3, 7, 5, 2;4, 3, 2, 9;6, 6, 1, 4]; b = bar(data); 使用bar绘制非常直观简单,但有时需要突出显示某一个bar,比如该bar是一个标杆,用来衡量其bar的高度,所以可以用醒目

工作需要在MATLAB中绘制质点轨迹并保存成GIF以便展示. 绘制质点轨迹动图可用comet和comet3命令,使用例子如下: t = 0:.01:2*pi;x = cos(2*t).*(cos(t).^2);y = sin(2*t).*(sin(t).^2);z = t;comet(x,y,0.1); %绘制二维%comet3(x,y,z,0.1); %绘制三维 这有一个问题在于comet或comet3无法控制绘制的动画的速度,为了实现这一点,一个可行的方法是重写comet和comet3,在每

http://blog.sina.com.cn/s/blog_707b64550100z1nz.html matlab中patch函数的用法——emily (2011-11-18 17:20:33)   patch 创建补片图形对象 句法: patch(X,Y,C) patch(X,Y,Z,C) patch(FV) patch(...'PropertyName',propertyvalue...) patch('PropertyName',propertyvalue,...) handle =

转自:http://www.cnblogs.com/rong86/p/3558344.html matlab中函数imresize简介: 函数功能:该函数用于对图像做缩放处理. 调用格式: B = imresize(A, m) 返回的图像B的长宽是图像A的长宽的m倍,即缩放图像. m大于1, 则放大图像: m小于1, 缩小图像. B = imresize(A, [numrows numcols]) numrows和numcols分别指定目标图像的高度和宽度. 显而易见,由于这种格式允许图像缩放后

MATLAB中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000           -10.7782 + 6.2929i        0 - 5.0000i   4.

(转于它处,仅供参考) 1.. Ctrl+C 中断正在执行的操作 如果程序不小心进入死循环,或者计算时间太长,可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断.MATLAB这时可能正疲于应付,响应会有些滞后. 2. figure命令新建一个绘图窗口 figure 可以打开一个空的绘图窗口,接下的绘图命令可以将图画在它里面,而不会覆盖以前的绘图窗口.当有多个figure窗口时,在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象.所谓的当前figure窗口,也就是最后一次查看的窗口(可以用命令

%Matlab提供了计算线性卷积和两个多项式相乘的函数conv,语法格式w=conv(u,v),其中u和v分别是有限长度序列向量,w是u和v的卷积结果序列向量. %如果向量u和v的长度分别为N和M,则向量w的长度为N+M-1.如果向量u和v是两个多项式的系数,则w就是这两个多项式乘积的系数. x=ones(1,4);                                        %x(n)=R4(n) h=ones(1,4);                           

格式:n=norm(A,p)功能:norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数 以下是Matlab中help norm 的解释 NORM   Matrix or vector norm.    For matrices...      NORM(X) is the largest singular value of X, max(svd(X)).      NORM(X,2) is the same as NORM(X).      NORM(X,1) is the 1

转载自 http://blog.163.com/to_be_myself/blog/static/176060227201101762159227/ Matlab中用于计算自相关函数的指令是xcorr.比如矩阵A=[1 2 3]; xcorr(A)=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000 自相关函数是信号间隔的函数,间隔有正负间隔,所以n个长度的信号,有2n-1个自相关函数值,分别描述的是不同信号间隔的相似程度. 比如,上面的矩阵,最后得到5个结果,其中第三个是自

图像卷积.相关以及在MATLAB中的操作 2016年7月11日 20:34:35, By ChrisZZ 区分卷积和相关 图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作.空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波,或者干脆叫卷积(离散的卷积,不是微积分里连续的卷积):滤波器也有很多名字:卷积模版.卷积核.掩模.窗口等. 空间滤波可以分为线性滤波和非线性滤波.非线性滤波常见的有中值滤波.最大值滤波等,相当于自定义一个函数,在数学上由于不满足线性变换因此叫做非线性滤波.这里不细研究它. 线性滤波则通常是:将模

matlab中各种高斯相关函数 matlab, 高斯函数, 高斯分布 最常见的是产生服从一维标准正态分布的随机数 n=100;  x=randn(1,n)  实现服从任意一维高斯分布的随机数 u=10;  sigma=4;  x=sigma*randn(1,n)+u  产生服从多元高斯分布的随机变量函数mvnrnd,[multivarite normal random] n=100; %产生随机数的个数  mu=[1 -1];  Sigma=[.9,.4;.4,.3];  r=mvnrnd(mu

matlab中函数imresize简介: 函数功能:该函数用于对图像做缩放处理. 调用格式: B = imresize(A, m) 返回的图像B的长宽是图像A的长宽的m倍,即缩放图像. m大于1, 则放大图像: m小于1, 缩小图像. B = imresize(A, [numrows numcols]) numrows和numcols分别指定目标图像的高度和宽度. 显而易见,由于这种格式允许图像缩放后长宽比例和源图像长宽比例相同,因此所产生的图像有可能发生畸变. [...] = imresize

本文讲一下mahout中kmeans算法和Canopy算法实现原理. 一. Kmeans是一个很经典的聚类算法,我想大家都非常熟悉.虽然算法较为简单,在实际应用中却可以有不错的效果:其算法原理也决定了其比较容易实现并行化. 学习mahout就先从简单的kmeans算法开始学起,就当抛砖引玉了. 1. 首先来简单的回顾一下KMeans算法: (1)   根据事先给定的k值建立初始划分,得到k个Cluster,比如,可以随机选择k个点作为k个Cluster的重心,又或者用其他算法得到的Cluster

功能 二维曲线绘图 语法 plot(Y) plot(X1,Y1,...) plot(X1,Y1,LineSpec,...) plot(...,'PropertyName',PropertyValue,...) plot(axes_handle,...) h = plot(...) hlines = plot('v6',...) 描述 plot(Y)如果Y是m×n的数组,以1:m为X横坐标,Y中的每一列元素为Y坐标,绘制n条曲线:如果Y是n×1或者1×n的向量,则以1:n为横坐标,Y为坐标表绘制1