Display Voxel Gird and PCA

MATLAB基础知识 l  Imread:  读取图片信息: l  axis:轴缩放:axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax cmin cmax]) 设置 x.y 和 z 轴范围以及颜色缩放范围(请参阅 caxis).v = axis 返回包含 x.y 和 z 轴缩放因子的行矢量.v 具有 4 或 6 个分量,具体分别取决于当前坐标轴是二维还是三维.返回值是当前坐标轴的 XLim.Ylim 和 ZLim 属性.   基于 x.y 和 z 数据的最小值和最大值,ax

PCA的一些基本资料 最近因为最人脸表情识别,提取的gabor特征太多了,所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维. 本来最早的时候我没有打算对提取的gabor特征进行降维,但是如果一个图像时64*64,那么使用五个尺度八个方向的gabor滤波器进行滤波,这样提取的特征足足有64*64*5*8这么多,如果图像稍微大一点,比如128*128的图像,那么直接提取的特征就会几十万,所以不降维的话直接用SVM训练分类器是非常困难的. 所以在这段时间我就学习了一下PCA降维的基本原理和使用方法,网上给出的

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维

PCA检测人脸的简单示例,matlab R2009b上实现训练:训练用的20副人脸: %训练%Lx=X'*Xclear;clc;train_path='..\Data\TrainingSet\';phi=zeros(64*64,20);for i=1:20path=strcat(train_path,num2str(i),'.bmp');Image=imread(path);Image=imresize(Image,[64,64]);phi(:,i)=double(reshape(Image,1

oracle安装 先切换到root用户,执行xhost + 然后再切换到oracle用户,执行export DISPLAY=:0.0 出现乱码执行export LANG=US_en 在这里给大家介绍下两种情况的常见问题: 一种是本地运行的命令,另一种则是远程ssh命令安装. DISPLAY科普 DISPLAY变量是用来设置将图形显示到何处.比如CENTOS,你用图形界面登录进去,DISPLAY自动设置为DISPLAY=:0.0表示显式到本地监视器,那么通过终端工具(例如:xshell)进去,运行

地址:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=3962 题目: A seven segment display, or seven segment indicator, is a form of electronic display device for displaying decimal numerals that is an alternative to the more complex dot matrix

继续开始我的css之旅吧.今天我们来说什么啊.构思了两天还是没有什么思路,但是学习的步伐我们不能停止下来.还是按照之前的计划来讲讲display,在讲这个之前我们还是按照老规矩来扯扯蛋,步子不能够迈大了.废话不说了.问大家一个问题哈?块级元素和行级元素,你们知道吗? 什么是块级元素了?(div)是块级元素 什么是行级元素?(span)你能看出他们两则的区别吗? 先上图 可能有时候大家不是特别的注意他们直接的区别.下面我们来说一下他们具体的特性: 块级元素: 1:块级元素会独占一行,其宽度自动填满

display:block;   display:compact;   display:inherit;   display:inline;   display:inline-block;   display:inline-table;   display:list-item;   display:marker;   display:none;   display:run-in;   display:table;   display:table-caption;   display:table-

input_data = rand(1000,3);%随机生成1000个样本,每个样本有x,y,z三个属性 figure(1); %控制画图的窗口为1 hold off; %使当前轴和图形不再具备被刷新的性质,关闭在此基础上再画图 plot3(input_data(:,1), input_data(:,2), input_data(:,3), 'ro'); %% Function PCA, input_data, out_dim % Use this to switch methods use_