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原创 Matlab目标检测-基于Alexnet迁移学习的R-CNN实现

使用Matlab语言,在Alexnet网络模型的基础上,基于迁移学习原理,来训练R-CNN目标检测网络。

2023-07-01 15:55:00 494

原创 Matlab提取二值图像骨架、骨骼

matlab提取二值图像骨架、骨骼,bwskel、bwmorph

2023-06-12 19:41:46 1391

原创 Matlab实现基于BP神经网络的数据分类预测

matlab语言实现基于BP神经网络的数据分类预测-多分类

2023-06-10 10:00:23 3329 10

原创 Matlab实现图像分割及目标计数-形态学处理+分水岭变换方法

matlab实现基于形态学处理和分水岭变换的图像前景目标分割及目标计数

2023-06-09 17:01:16 1578 1

原创 Matlab实现Kmeans聚类算法

matlab实现kmeans聚类算法

2023-02-01 20:44:51 25938 50

原创 Kinect学习笔记之(一)开发环境配置

Kinect学习笔记之(一)开发环境配置 Email:[email protected] ...

2020-12-28 20:35:04 1434 3

翻译 用c++语言编写程序实现学生成绩录入,学生信息编辑,以及学生信息(包括成绩,编号)打印

设计一个学生类student,它具有的私有成员函数是:注册号,姓名,数学成绩,英语成绩,计算机成绩;具有的公有成员函数是:求三门课总成绩的函数sum();求三门课平均成绩的函数average();显示学生数据信息的函数print();获取学生注册号的函数get_reg_num();设置学生数据信息的函数set_stu_inf().编制主函数,说明一个student类对象的数组并进行全班学生信息的输

2017-09-17 13:05:29 17174

原创 如何在linux终端下编写C++应用程序

我们知道在windows下编译并执行c++程序,只需要一个合适的集编辑,编译,连接执行为一体的多功能软件就可以完成整个过程。国内用的比较多的软件有visual studio(版本现已更新到2017)初学者也可以考虑visual c++6.0;本章我们主要讨论在如何linux系列操作系统中如何使用shell进行c++程序的编写以及执行。类比于写一个运行在windows平台的c++应用程序,在

2017-09-17 11:47:54 10512 2

matlab实现R-CNN目标检测

在Alexnet网络模型的基础上,基于迁移学习原理,来训练R-CNN目标检测网络。并对Matlab自带的stop sign(停止标志)图像数据集进行识别,该数据集已标注好。其实现步骤如下: 步骤一:导入Alexnet预训练的模型 步骤二:载入训练集图像 步骤三:设置训练参数,并基于迁移学习原理,在Alexnet卷积神经网络基础上,通过41幅包括stop sign的图像训练R-CNN检测器。 步骤四:使用测试图像检验训练好的目标检测器对stop sign图像的检测效果,在原图上标记目标区域并显示类别和置信度。

2023-07-01

matlab语言实现基于BP神经网络的数据分类预测-四分类

一、载入原始数据 二、将数据集划分为训练集和测试集。 三、对训练、测试数据进行归一化处理。 四、建立BP神经网络分类模型。 五、设置BP神经网络的训练参数。 六、训练分类模型。 七、将训练集和测试集数据分别输入模型进行仿真测试。 八、对模型进行误差评估,计算分类准确率,并绘制预测结果与真实分类的对比曲线。 九、对于步骤八的分类结果绘制混淆矩阵。

2023-06-10

Matlab实现图像分割及目标计数-形态学处理+分水岭变换方法

基于形态学处理和分水岭变换实现图像中前景目标分割及目标计数,以黄豆图像为例。 实现步骤如下: 一、读取图像并将图像灰度化 二、利用OTSU自适应阈值算法将灰度图像二值化处理后并取反运算 三、对二值图像进行形态学处理,腐蚀运算后进行开运算 四、对二值图像进行距离变换和初次分水岭变换 五、对imextendedmin的以下调用应该只产生大致位于要分割的单元格中间的小点。使用imshowpair将蒙版叠加在原始图像上,并再次进行分水岭变换。 六、利用连通区域标记法统计目标数量, 并且标记中心点和最大外接矩形

2023-06-09

kmeans聚类算法的matlab实现

kmeans聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。其实现步骤如下: (1) 随机选取K个对象作为初始的聚类中心 (2) 计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。 (3) 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。 (4) 重复步骤2、3直到满足某个终止条件。终止条件可以是聚类中心再发生变化或者误差平方和局部最小等。 此代码可直接运行,在此基础上进行二次开发任务!

2023-02-01

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