在MicrosoftVisualStudio开发平台上使用OpenCV计算机视觉库对缺陷图像进行包括图像灰度化、图像二值化、均值滤波、高斯滤波、形态学闭操作等图像预处理。
然后,对桥梁裂缝图像使用边缘检测算法Sobel算子、Canny边缘检测算子进行边缘检测。
最后,对边缘检测后的图形进行孤立点去除方法与缺陷面积特征量计算等图像后处理。
(代码来源于本人本科毕业设计的一部分)
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简单的遗传算法,计算函数最值.functionga_main()%遗传算法程序%n--种群规模%ger--迭代次数%pc---交叉概率%pm--变异概率%v--初始种群(规模为n)%f--目标函数值%fit--适应度向量%vx--最优适应度值向量%vmfit--平均适应度值向量clearall;closeall;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值,可以更改。
%生成初始种群v=init_population(n,22);%得到初始种群,22串长,生成20*22的0-1矩阵[N,L]=size(v);%得到初始规模行,列disp(sprintf('Numberofgenerations:%d',ger));disp(sprintf('Populationsize:%d',N));disp(sprintf('Crossoverprobability:%.3f',pc));disp(sprintf('Mutationprobability:%.3f',pm));%sprintf可以控制输出格式%待优化问题xmin=0;xmax=9;%变量X范围f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)';%计算适应度,并画出初始种群图形x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制,%冒号表示对所有行进行操作。
fit=eval(f);%eval转化成数值型的%计算适应度figure(1);%打开第一个窗口fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图gridon;holdon;plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像title('(a)染色体的初始位置');%标题xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴%迭代前的初始化vmfit=[];%平均适应度vx=[];%最优适应度it=1;%迭代计数器%开始进化whileit<=ger%迭代次数0代%Reproduction(Bi-classistSelection)vtemp=roulette(v,fit);%复制算子%Crossoverv=crossover(vtemp,pc);%交叉算子%Mutation变异算子M=rand(N,L)<=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量%M(1,:)=zeros(1,L);v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变,再乘以2.NICE!!确实好!!!把M中为1的位置上的地方的值变反%这里是点乘%变异%Resultsx=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码,求目标函数值fit=eval(f);%计算数值[sol,indb]=max(fit);%每次迭代中最优目标函数值,包括位置v(1,:)=v(indb,:);%用最大值代替fit_mean=mean(fit);%每次迭代中目标函数值的平均值。
mean求均值vx=[vxsol];%最优适应度值vmfit=[vmfitfit_mean];%适应度均值it=it+1;%迭代次数计数器增加end
2023/7/1 23:41:32 4KB 遗传算法
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本资源内包含一个纯净的音乐信号、一个掺杂余弦噪声与白噪声的音乐信号,以及matlab源代码进行傅里叶频域分析;
针对余弦噪声设计巴特沃斯带通滤波器(butterworthbandpassfilter),针对白噪声,用均值去噪的方法,最后程序输出一个去除各种噪声后纯净的音乐信号。
(关键语句都附有注释)
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基于K均值方法的RBF神经网络,MATLAB实现,4个m文件,注释较多
2023/6/12 15:26:43 3KB RBF神经网络
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随机过程布朗运动仿真实验matlab程序,求布朗运动的均值,方差函数
2023/6/5 2:36:24 825B 布朗运动
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运用MATLABR2014a来完成灰度共生矩阵各特征参数的求解。
以纸作为纹理分析的对象。
首先需将彩色图像将各颜色分量转化为灰度。
所用图像的灰度级为256。
为了减少计算量,对原始图像灰度级压缩,将灰度量化成16级。
计算四个共生矩阵P,取距离为1,角度分别为0,45,90,135。
对共生矩阵进行归一化,求出最常用的能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数。
最后求出能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差,作为最终8维纹理特征。
2023/6/2 16:52:46 713B 灰度共生
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stm32F407ADC电压收集串口输入,付与均值滤波对于收集的ad值举行处置...
2023/5/14 18:18:13 482KB stm32
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K-Means算法是使用最为普及的聚类算法[2]。
该算法以类中千般本的加权均值(称为质心)代表该类,只用于数字属性数据的聚类,全局阈值联系,对于图像的联系还挺好的,不能够使直方图,
2023/5/7 22:10:03 1KB matlab版k-means聚类算法
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本书内容搜罗低等概率盘算、随机变量及其漫衍、数字特色、多维随机向量、极限度理、统计学底子不雅点、点估量与区间估量、假如查验、回归相关阐发、方差阐发等。
书落选入了部份在实际以及使用上弥留,但普通感应逾越本课程规模的资料,以备教者以及学者遴选。
本书并重底子不雅点的阐释,同时,在设定的数学水平内,力争做到叙述松散。
书中精选了百余道习题,并在书末附有揭示与解答。
本书可作为低级学校理工科非数学系的概率统计课程课本,也可供具备至关数学豫备(低等微积分及大批矩阵学识)的读者自修之用。
目录总序序第1章责任的概率1.1概率是甚么1.2古典概率盘算1.3责任的运算、前提概率与自力性习题第2章随机变量及概率漫衍2.1一维随机变量2.2多维随机变量(随机向量)2.3前提概率漫衍与随机变量的自力性2.4随机变量的函数的概率漫衍附录习题第3章随机变量的数字特色3.1数学期望(均值)与中位数3.2方差与矩3.3协方差与关连系数3.2方差与矩3.3协方差与关连系数3.4大数定理以及中间极限度理习题第4章参数估量4.1数理统计学的底子不雅点4.2矩估量、极大似然估量以及贝叶斯估量4.3点估量的优同性原则4.4区间估量习题第5章假如查验5.1下场提法以及底子不雅点5.2弥留参数查验5.3拟合优度查验附录习题第6章回归、相关与方差阐发6.1回归阐发的底子不雅点6.2一元线性回归6.3多元线性回归6.4相关阐发6.5方差阐发附录习题习题揭示与解答附表
2023/5/5 22:19:25 85.91MB 概率论与数理统计 陈希孺 pdf
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k-means(k均值)算法的python代码实现,能够展现聚类下场与聚类的迭代次数,初学者使用更便捷。
2023/5/3 3:51:28 2KB k均值 kmeans 聚类 python
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡