之前建立了一个SVM-based Ordinal regression模型,一种特殊的多分类模型,就想通过可视化的方式展示模型分类的效果,对各个分类区域用不同颜色表示.可是,也看了很多代码,但基本都是展示二分类,当扩展成多分类时就会出现问题,所以我的论文最后就只好画了boundary的图了.今天在研究Random Forest时,找到了下面的demo的MATLAB代码,该代码很好的实现了各分类区域的颜色填充,效果非常漂亮. 下面是一个Demo代码:Demo.m %% generate data

有时候需要在matlab scatter绘图中显示不同颜色区分,如下图是人体血压高压.低压与年龄关系的散点图. 红色点表示高压 绿色点表示低压 用 matlab 如何实现呢? 1.创建一维矩阵x,y1,y2 分别表示年龄.高压和低压 x=[75;78;51;82;77;88;41;78;78;61;71;74;62;81;75;64;80;72;51;80;56;73] y1=[208;146;168;149;208;102;130;155;163;154;145;147;143;161;145

用load函数导入mat文件大家都会.可是今天我拿到一个数据,文件后缀名竟然是'.data'.该怎么读呢? 我仅仅好用matlab界面Workspace区域的"import data"button手工导入该文件.恩,还好,竟然成功了.顺便提一下,这个"import data"button功能非常强大,连excel文件都能导入. 可是假设在脚本里怎样导入这样的非mat文件呢? 这时候就轮到"importdata"函数登场啦! -----------

用load函数导入mat文件大家都会.可是今天我拿到一个数据,文件后缀名竟然是'.data'.该怎么读呢? 我仅仅好用matlab界面Workspace区域的"import data"button手工导入该文件.恩,还好,竟然成功了.顺便提一下,这个"import data"button功能非常强大,连excel文件都能导入. 可是假设在脚本里怎样导入这样的非mat文件呢? 这时候就轮到"importdata"函数登场啦! -----------

1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects. 

内容提要 如果一幅图中只有一小部分图像你感兴趣(你想研究的部分),那么截图工具就可以了,但是如果你想知道这个区域在原图像中的坐标位置呢? 这可是截图工具所办不到的,前段时间我就需要这个功能,于是将其用Matlab实现. 其实只要用到Matlab中的两个函数: 函数: imrect 函数: getPosition 如果要截取其中的部分图像,就离不开下面的函数: 函数: imcrop 代码实现 clc; clear; close all; %-----------------------------

MATLAB 画区域作战图 clear load('output_path1.mat') k = 1:130; gplot(edge(k,k),loc(k,:),'c-') title('作战区域道路示意图')

转载自einyboy的博文Matlab的regionprops详解 1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L,

MATLAB之画确定区域内不重合的随机圆 程序要求:在确定区域内,画互不重合的圆. 知识点: (1)A=p'; 转置运算 (2)ones(a,b)产生a行b列全1数组 (3)rand(a,b)产生a行b列个0~1之间的随机数 (4)函数简介:输入参数:N为圆的个数,D为圆的半径,K为两圆之间的距离(D的倍数):输出为各圆心的坐标:并作图 程序: function [xdata,ydata] = dataH(N,D,K) %N为圆的个数,D为圆的半径,K为两圆之间的距离(D的倍数) b=D*one

MATLAB之画确定区域内互不接触的球 程序要求:在确定区域内,画互不接触的球 输入:球的个数N,半径D,两球之间的最小距离K倍(D的倍数) 输出:各圆心的三维坐标,并作图显示 程序: function [xdata,ydata,zdata] = dataBall2(N,D,K) %N为球的个数,D为球的半径,K为两球之间的距离(D的倍数) %返回球心的坐标 %命令行测试: [xdata,ydata,zdata] = dataBall2(50,1.5,4); S=[300,300,200]; %

对于某些特殊的图像处理,我们不希望将整张图都进行图像处理.这个时候就用到了roicolor.roipoly.roifill.fspecial.roifilt2函数.代码实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('pout.tif'); %输入原图像 BW1=roicolor(I,55,100); %基于灰度图像ROI区域选取 c=[87 171 201 165 79 32 87]; r=

A = imread('1.jpg'); imshow(A); [x,y] = ginput(2);    %确定图像上的两点利用ginput函数,返回值是两点的坐标 pic_1 = imcrop(A,[x(1),y(1),abs(x(1)-x(2)),abs(y(1)-y(2))]); %利用imcrop函数对图像进行切割,输入参数是一个定点坐标, %从该定点出发向右abs(x(1)-x(2)),向下abs(y(1)-y(2))的区域进行切割 figure,imshow(pic_1); imw

有时候要将二值化图像中最大的连通域保存下来.以下函数提供了一种方法: %function [img]=maxLianTongYu(I):求图像中最大的连通域 %输入:I 输入图像 %输出:img 仅包括最大连通域的图像 function [img]=maxLianTongYu(I) if length(size(I))>2 I = rgb2gray(I); end if ~islogical(I) imBw = im2bw(I); %转换为二值化图像 else imBw = I; end imB

前言 对前面的东西更新了一下.地方包括: 1.GUI的更新,更友好的用户界面 2.支持用手直接画车辆区域,并且识别出来 3.将proposal.detect.fine-grained classification三个步骤分离 4.在传入Classification Net的时候,不再循环传入分类,而是将检测出的proposal一起截取形成一个image4d,共同传入alexnet.此举是为了加速. Github https://github.com/ChenJoya/Vehicle_Detect

1.det(A)可以计算矩阵A的行列式值.inv(A)可以计算矩阵A的逆 2.rref(A)可以将矩阵A化为行简化阶梯梯形矩阵 3.eps是系统定义的容许误差,eps=2.2204*10-16 4.pi表示圆周率π 5.inf表示无穷大 6.nan表示不确定,它是由inf/inf或者0/0而产生的 7.who命令可检验MATLAB工作空间中建立的变量名 8.whos命令可检验MATLAB工作空间中建立的变量名.维数.字节数.数据类型 9.clear all可清除一切变量 10.clc命令用于清除

(一)二维数据曲线图 一.绘制单根二维曲线 1.基本调用格式 plot(x,y) (1)x,y为长度相同的向量,分别用于储存x坐标和y坐标数据 (2)用于绘制以x,y为横,纵坐标的二维曲线. (3)举例 >> x=linspace(,*pi,); >> y=*exp(-*x).*cos(*pi*x); >> plot(x,y) 效果如下: 从这里我们可以明白plot绘图,其实是取点,然后用光滑的曲线进行连接的.可以说是最差的插值方法吧. 2.plot函数最简单的调用格式

图形是呈现数据的一种直观方式,在用Matlab进行数据处理和计算后,我们一般都会以图形的形式将结果呈现出来.尤其在论文的撰写中,优雅的图形无疑会为文章加分.本篇文章非完全原创,我的工作就是把见到的Matlab绘图代码收集起来重新跑一遍,修改局部错误,然后将所有的图贴上来供大家参考.大家可以先看图,有看中的可以直接把代码Copy过去改成自己想要的. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 <br>%% 直方图图的绘制

一. 二维数据曲线图1.1 绘制 单根二维曲线plot 函数的基本调用 格式为:plot(x,y) 其中x和y为长度相同的向量,分别用于存储x坐标 和y坐标数据. 例1-1 在0≤x≤2p区间内,绘制曲线y=2e-0.5xcos(4πx)程序 如下:x=0:pi/100:2*pi;y=2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x);plot(x,y) 例1-2 绘制曲线.程序如下:t=0:0.1:2*pi;x=t.*sin(3*t);y=t.*sin(t).*sin(t);plot(x,y

转载自:http://www.cnblogs.com/hxsyl/archive/2012/10/10/2718380.html 转载自:http://www.cnblogs.com/jeromeblog/p/3396494.html plot选项: 一 基础功能 二维图形 一. plot函数① 函数格式:plot(x,y)  其中x和y为长度相同                     坐标向量     函数功能:以向量x.y为轴,绘制曲线. [例] 在区间0≤X≤2内,绘制正弦曲线y=si

信号源产生的方法 来源:http://www.2cto.com/kf/201401/270494.html  matlab的checkerboard说明,GOOD! 来源:http://www.chinadmd.com/file/pxsxsrrwv3owooovx3ieprve_1.html 文本预览:1.读取某盘的图片 比如你要读取E盘里的png 格式的图片 p1=dir('E:\*.p*');%自动读取文件夹里的png 所有图片 *.p*是寻找E盘下后缀第一个字为p的 你当然可以改 如果你的