Shunichi Kusano
MathWorks
内容提要
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文における图内の複数の画像を更新されるようにしたいです。
对于ループの外で图と次要情节で座標軸を用意しておき,为ループの中では指定した座標軸に書き込むようにすると上書きとなります。图,ax1 = subplot(3,2,1);Ax2 = subplot(3,2,2);...
文における图内の複数の画像を更新されるようにしたいです。
对于ループの外で图と次要情节で座標軸を用意しておき,为ループの中では指定した座標軸に書き込むようにすると上書きとなります。图,ax1 = subplot(3,2,1);Ax2 = subplot(3,2,2);...
16天前| 0
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行列から特定の値を抽出
grpstats関数が適当かと思います。grpstats A = [299,3;350,30;350,7;450,116;450,60;500,38;500,82;568,14];minx = grpstats(A(:,2),A(:,1),'mi…
行列から特定の値を抽出
grpstats関数が適当かと思います。grpstats A = [299,3;350,30;350,7;450,116;450,60;500,38;500,82;568,14];minx = grpstats(A(:,2),A(:,1),'mi…
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文字列を数値に変換
カテゴリカル行列がうってけな気がします。categorical A=["apple", "apple","banana", "orange"];A,[“苹果”,“香蕉”,“猩猩…
文字列を数値に変換
カテゴリカル行列がうってけな気がします。categorical A=["apple", "apple","banana", "orange"];A,[“苹果”,“香蕉”,“猩猩…
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imageDataAugmenterによるコントラスト変換
コントラスト変換をしたい場合,残念ながらimageDataAugmenterは対応しておらず,变换関数を使うしかないです。变换
imageDataAugmenterによるコントラスト変換
コントラスト変換をしたい場合,残念ながらimageDataAugmenterは対応しておらず,变换関数を使うしかないです。变换
1个月前|
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可写にてファ邮箱ルを連番出力したい
こんな感じです。フォルダ内で思ったように整列されるようゼロ埋めするところがポ邮箱ントです。因为我= 1:10文件名= sprintf(“% 02 d.xlsx”结果,我)% 0はゼロ埋め,2は二桁,dは整数の意味です……
可写にてファ邮箱ルを連番出力したい
こんな感じです。フォルダ内で思ったように整列されるようゼロ埋めするところがポ邮箱ントです。因为我= 1:10文件名= sprintf(“% 02 d.xlsx”结果,我)% 0はゼロ埋め,2は二桁,dは整数の意味です……
2个月前|
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最適なしきい値に基づいた分類結果の混同行列を作る方法
そのようなケスでは预测関数をお使いください。得分が出てきますので,しきい値と比較してクラス分類する形になるかと思います。
最適なしきい値に基づいた分類結果の混同行列を作る方法
そのようなケスでは预测関数をお使いください。得分が出てきますので,しきい値と比較してクラス分類する形になるかと思います。
4个月前|
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histogram2で得た頻度分布図から度数値に係数掛けをして二次元マップとして流用したい
h = histogram2(…)で出てきたハンドルhの中に度数データがあるので,これを上書きして…とおもったら書込み専用でだめでした。X = randn(10000,1);%ダミデタX y = randn(10000,1);%ダミ…
histogram2で得た頻度分布図から度数値に係数掛けをして二次元マップとして流用したい
h = histogram2(…)で出てきたハンドルhの中に度数データがあるので,これを上書きして…とおもったら書込み専用でだめでした。X = randn(10000,1);%ダミデタX y = randn(10000,1);%ダミ…
4个月前|
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局所最小値の並び替えを行いたい
上下をひっくり返せば局所最小値→局所最大値になりますので,検出が可能です。この場合はベース(元のゼロ値)が最大値になるので,プロミネンスを上手く設定するなどして,所望の結果を得ることができるかと思います。下記がサンプルになります.ゼロのところでの検…
局所最小値の並び替えを行いたい
上下をひっくり返せば局所最小値→局所最大値になりますので,検出が可能です。この場合はベース(元のゼロ値)が最大値になるので,プロミネンスを上手く設定するなどして,所望の結果を得ることができるかと思います。下記がサンプルになります.ゼロのところでの検…
5个月前| 0
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ディプラニングアルゴリズム
このあたりのペジをご覧いただければざっくりと関連情報を把握できるかと思います。https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/deep-learning-visualization.html
ディプラニングアルゴリズム
このあたりのペジをご覧いただければざっくりと関連情報を把握できるかと思います。https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/deep-learning-visualization.html
5个月前| 0
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画像処理オプニング処理にいて膨張と縮小の回数にいて
1回ですが,構造化要素を指定できますので,その大きさによって1回でも非常に大きい効果を得ることも可能です。参考リンク:strel
画像処理オプニング処理にいて膨張と縮小の回数にいて
1回ですが,構造化要素を指定できますので,その大きさによって1回でも非常に大きい効果を得ることも可能です。参考リンク:strel
5个月前| 0
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ディプラニングでの評価
9行目でimdsValidationがaugmentedImageDatastoreに上書きされていますが,augmentedImageDatastoreにはimageDatastoreとは違って标签というフィールドがありませんな…
ディプラニングでの評価
9行目でimdsValidationがaugmentedImageDatastoreに上書きされていますが,augmentedImageDatastoreにはimageDatastoreとは違って标签というフィールドがありませんな…
5个月前| 0
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augmentedImageDatastoreと特徴デタを結合したcombinedDatastoreを用いてtrainNetworkするには?
各デタストアのミニバッチサが再現しました。结合する際にreadSize, minibatchSizeを揃えてあげれば大丈夫かと思います。下記が例です。%% eメジデタストアdataFolder = fullfi…
augmentedImageDatastoreと特徴デタを結合したcombinedDatastoreを用いてtrainNetworkするには?
各デタストアのミニバッチサが再現しました。结合する際にreadSize, minibatchSizeを揃えてあげれば大丈夫かと思います。下記が例です。%% eメジデタストアdataFolder = fullfi…
5个月前|
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フォルダから画像を順に読み取り処理する方法
imageDatastore使うともっと簡単に書けてしまいます。おススメです。imds = imageDatastore("フォルダ名");while hasdata(imds) [I,info] = read(imds);%……
フォルダから画像を順に読み取り処理する方法
imageDatastore使うともっと簡単に書けてしまいます。おススメです。imds = imageDatastore("フォルダ名");while hasdata(imds) [I,info] = read(imds);%……
6个月前| 0
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文での繰り返し回数の値を変数名として用いたい
こうしたケスでは通常配列を使うのがおススメです。例えば为ルプごとにセル配列にデタを突っ込んでいく方法です。%繰り返し処理data = cell(10,1);对于i=1:10 %何らかの処理を行うdata(…
文での繰り返し回数の値を変数名として用いたい
こうしたケスでは通常配列を使うのがおススメです。例えば为ルプごとにセル配列にデタを突っ込んでいく方法です。%繰り返し処理data = cell(10,1);对于i=1:10 %何らかの処理を行うdata(…
6个月前| 0
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dlnetworkを用いた正則化の実現は可能ですか?
https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/specify-training-options-in-custom-training-loop.html: ~:文本= 1)% 20% 3 d % 20% 5 b % 5 d % 3 b…
dlnetworkを用いた正則化の実現は可能ですか?
https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/specify-training-options-in-custom-training-loop.html: ~:文本= 1)% 20% 3 d % 20% 5 b % 5 d % 3 b…
7个月前| 0
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フォルダでのssim算出に
複数のデータセットを”ペア”として使いたい場合は,combinedDatastoreという仕組みが使えるかと思います。コドのジは次のようになります。%各画像フォルダのデータストアを作成imds1 = imageDatastore(“符合…
フォルダでのssim算出に
複数のデータセットを”ペア”として使いたい場合は,combinedDatastoreという仕組みが使えるかと思います。コドのジは次のようになります。%各画像フォルダのデータストアを作成imds1 = imageDatastore(“符合…
8个月前| 0
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fftした後,周波数と時間ごとのパワ強度のデタが欲しい。
短時間フリエ変換のことかと思います。関数がありますので,任意のパラメタ設定してお使いください。https://jp.mathworks.com/help/signal/ref/stft.html
fftした後,周波数と時間ごとのパワ強度のデタが欲しい。
短時間フリエ変換のことかと思います。関数がありますので,任意のパラメタ設定してお使いください。https://jp.mathworks.com/help/signal/ref/stft.html
9个月前| 0
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複数のネットワクカメラで同時刻の画像を撮像する方法にいて
P1 =预览(cam1);p1。可见= "off";P2 =预览(cam2);p2。可见= "off";img1 = p1.CData;img2 = p2.CData;でプレビュ画面…
複数のネットワクカメラで同時刻の画像を撮像する方法にいて
P1 =预览(cam1);p1。可见= "off";P2 =预览(cam2);p2。可见= "off";img1 = p1.CData;img2 = p2.CData;でプレビュ画面…
9个月前| 0
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ホモグラフィ変換のやり方
图像处理工具箱をお持ちでしたらimwarp関数を使えば簡単に済みます。https://jp.mathworks.com/help/images/ref/imwarp.html自作する場合,まず作成された変換行列を使……
ホモグラフィ変換のやり方
图像处理工具箱をお持ちでしたらimwarp関数を使えば簡単に済みます。https://jp.mathworks.com/help/images/ref/imwarp.html自作する場合,まず作成された変換行列を使……
10个月前| 0
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resnet50の出力層の除去
こんには。作成されたlgraphは層の情報だけでそれらの接続の情報が抜けてしまっています。https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-deep-learning-network-to-c..。
resnet50の出力層の除去
こんには。作成されたlgraphは層の情報だけでそれらの接続の情報が抜けてしまっています。https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-deep-learning-network-to-c..。
10个月前| 0
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colorbarの変更に関して
きっかり同じというわけではありませんが喷气の上半分が黄緑→黄色→赤の変化ですので,おおむね一致しそうです。下のようにjetのカラマップの情報から半分抜き出してあげれば実現可能です。Im =峰;%適当にダミデタを読み込むimag…
colorbarの変更に関して
きっかり同じというわけではありませんが喷气の上半分が黄緑→黄色→赤の変化ですので,おおむね一致しそうです。下のようにjetのカラマップの情報から半分抜き出してあげれば実現可能です。Im =峰;%適当にダミデタを読み込むimag…
11个月前|
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对于文の中に图を3入れているのですが,毎回新しいウィンドウで出てしまいます。ウィンドウを固定したいです。
图(1)中,imshow (FG3);图(2)中,imshow (FG4);图(3)中,imshow (FG5);とid指定してしまえば大丈夫です。
对于文の中に图を3入れているのですが,毎回新しいウィンドウで出てしまいます。ウィンドウを固定したいです。
图(1)中,imshow (FG3);图(2)中,imshow (FG4);图(3)中,imshow (FG5);とid指定してしまえば大丈夫です。
11个月前| 0
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YOLOv3を用いて学習させた検出器で,馬の顔領域を検出したいと考えています。一つの画像から1頭のみを検出したく,検出されたバウンディングボックスのうち,最も大きなものだけを表示させる方法を知りたいのですがどなたかご教授頂けないでしょうか。
バウンディングボックスには幅と高さの情報が入っています。また,バウンディングボックスと一緒に得分という検出の信頼性みたいな値も出てきます。[bbox,score,label] = detect(yolonet,img);最も大きいという基準で…
YOLOv3を用いて学習させた検出器で,馬の顔領域を検出したいと考えています。一つの画像から1頭のみを検出したく,検出されたバウンディングボックスのうち,最も大きなものだけを表示させる方法を知りたいのですがどなたかご教授頂けないでしょうか。
バウンディングボックスには幅と高さの情報が入っています。また,バウンディングボックスと一緒に得分という検出の信頼性みたいな値も出てきます。[bbox,score,label] = detect(yolonet,img);最も大きいという基準で…
11个月前|
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異種画像を用いた深層学習による分類
必要なルは揃っていますので,それらを組合わせて書く必要があるかと思います。まずこらのサンプルをたたき台にしてみてはいかがでしょうか。https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-a-s..。
異種画像を用いた深層学習による分類
必要なルは揃っていますので,それらを組合わせて書く必要があるかと思います。まずこらのサンプルをたたき台にしてみてはいかがでしょうか。https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-a-s..。
11个月前| 0
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検出枠の分割
一気にやろうとすると頭がこんがらがってくるので,おススメのやり方は,配列の要素を1つずつ取り出してわかりやすい変数名で置き換えて,一ステップずつ考えるといいと思います。x0 = ObjBox(:,1);%左上のX座標y0 = ObjBox(:,…
検出枠の分割
一気にやろうとすると頭がこんがらがってくるので,おススメのやり方は,配列の要素を1つずつ取り出してわかりやすい変数名で置き換えて,一ステップずつ考えるといいと思います。x0 = ObjBox(:,1);%左上のX座標y0 = ObjBox(:,…
11个月前|
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画像分類を対象フォルダ内のすべての画像に適用させたい
imagedatastore使うのが良いかと思います。フォルダ内の指定拡張子の画像をストア化しておいて,阅读で一枚ず読み込めます。詳しくは下のドキュメントをご覧ください。https://jp.mathworks.com/help/matlab/r..。
画像分類を対象フォルダ内のすべての画像に適用させたい
imagedatastore使うのが良いかと思います。フォルダ内の指定拡張子の画像をストア化しておいて,阅读で一枚ず読み込めます。詳しくは下のドキュメントをご覧ください。https://jp.mathworks.com/help/matlab/r..。
12个月前| 0
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相関を調べたい
時間ごとのコヒレンスをプロットするということなので先のコメントで述べた通りかと思います。下記が例となります。T = 0:0.001:2;X = cos(2* *10*t).*(t>=0.5 & t<1.1)+…因为(2 *π*……
相関を調べたい
時間ごとのコヒレンスをプロットするということなので先のコメントで述べた通りかと思います。下記が例となります。T = 0:0.001:2;X = cos(2* *10*t).*(t>=0.5 & t<1.1)+…因为(2 *π*……
1年前| 0
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形状変換
重塑による配列変形で楽に処理可能です。清wh = 19;Num = 10000;X = randi([0 1], wh, wh, num);%ダミデタ(どうせ使わないので対角性は考慮していない)%下対角成…
形状変換
重塑による配列変形で楽に処理可能です。清wh = 19;Num = 10000;X = randi([0 1], wh, wh, num);%ダミデタ(どうせ使わないので対角性は考慮していない)%下対角成…
1年前| 1
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