Advertisement

二维卷积函数-my_conv_2d: MATLAB开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
my_conv_2d是一款用于MATLAB环境下的自定义二维卷积函数。它提供了一种灵活且高效的方法来执行图像处理和深度学习中的二维卷积操作,适用于科研与工程应用。 这个函数需要一个图片矩阵和一个过滤矩阵来计算二维卷积。边缘部分通过镜像原始数据的方式处理。卷积后的矩阵将与原图片具有相同的大小和格式,并被返回。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • -my_conv_2d: MATLAB
    优质
    my_conv_2d是一款用于MATLAB环境下的自定义二维卷积函数。它提供了一种灵活且高效的方法来执行图像处理和深度学习中的二维卷积操作,适用于科研与工程应用。 这个函数需要一个图片矩阵和一个过滤矩阵来计算二维卷积。边缘部分通过镜像原始数据的方式处理。卷积后的矩阵将与原图片具有相同的大小和格式,并被返回。
  • 关于MATLAB
    优质
    本文介绍了MATLAB中用于计算两个二维数组卷积的函数conv2,探讨了其基本用法和高级选项,并提供了应用示例。 自己编写的关于二维卷积的MATLAB代码,没有调用系统函数,可以直接使用。
  • Zernike 分解:利用 Zernike 组分解 - matlab
    优质
    本项目提供了一种使用MATLAB实现的Zernike分解方法,用于将二维函数表达为Zernike多项式的线性组合,适用于光学和图像处理领域。 编写此代码是为了处理 Paul Fricker 慷慨捐赠的“Zernike 多项式”代码。在这里你会找到一个函数分解的实际例子——泽尼克基底函数。该功能如下所示,与 Paul 在 zernfun2.m 中提供的示例不同,这里的域是真正的单位圆,并且没有 NaN 值填充到单位正方形中。您必须下载 Paul 的函数才能运行此代码。
  • Matlab中的矩阵
    优质
    本文将介绍在MATLAB中进行矩阵卷积操作的相关函数,包括conv2和imfilter等,并探讨它们的应用场景与区别。 矩阵卷积原理与实现 函数 [ hp] = juanji(f,g) % 此函数用于计算两个任意二维矩阵的卷积。 % 使用命令格式:C=juanji(A,B) % 其中,C表示A和B的卷积结果。 % 若A为m*n矩阵,B为p*q矩阵,则C将是一个(m+p-1)*(n+q-1)大小的矩阵。
  • 特殊分与级
    优质
    《特殊函数的积分与级数(卷二)》深入探讨了各类特殊函数的积分表达及其在数学分析中的应用,并研究了它们与无穷级数的关系,是该领域的重要参考书。 INTEGRALS AND SERIES VOLUME 2 SPECIAL FUNCTIONS
  • MATLAB - 三传递
    优质
    本教程深入讲解如何使用MATLAB进行三维传递函数的开发与可视化,涵盖相关理论、编程技巧及实例分析。适合工程师和科研人员学习。 在MATLAB开发中,可以使用DTF来可视化传递函数的三维图。
  • 非conv()方法的矩阵:不用MATLAB内置conv实现线性离散- MATLAB
    优质
    本项目提供了一种无需使用MATLAB内置函数conv的方法来实现两个向量之间的线性离散卷积,适用于深入学习信号处理算法。 这是一个可以用于卷积两个离散信号(或矩阵)的函数。它不使用内置的 conv 函数,并且语法与 conv 函数相同。实际上,这是对 conv 函数的一个替代方案。
  • CNN与一_CNN在和三据中的应用_cnn_1_1
    优质
    本篇介绍了一维卷积神经网络(CNN)及其处理序列数据的能力,并探讨了CNN在二维、三维数据集上的广泛应用。 卷积神经网络有多种类型,包括一维、二维和三维卷积神经网络。一维卷积神经网络主要用于处理序列数据;二维卷积神经网络通常应用于图像识别任务;而三维卷积神经网络则主要针对医学影像及视频类的数据进行分析与识别。
  • 基于Matlab图像程序
    优质
    本程序利用Matlab语言编写,实现对二维图像进行卷积操作。适用于学习和研究计算机视觉与图像处理中的基础算法。 在图像处理的卷积操作中,可以使用与MATLAB内置函数conv2功能相同的程序。然而,在对较大尺寸的图像进行处理时,可能会遇到溢出错误。
  • 有限格上的两点相关计算 - MATLAB
    优质
    本项目利用MATLAB编写程序,用于计算有限二维格上粒子系统的两点相关函数。通过精确算法和模拟方法探讨粒子间相互作用及其统计特性,在物理学、化学等领域具有广泛的应用价值。 计算有限二维晶格的距离2点相关函数的功能如下: [coorfun r rw] = twopointcorr(x,y,dr,blksize,verbose) 其中: - x 是格点的x坐标列表。 - y 是格点的y坐标列表。 - dr 是相关函数的分箱长度。 - blksize是一次处理的点数。 - verbose是关于是否显示当前进度的布尔值。 输出包括 coorfun、r 和 rw。coorfun 代表在 r 向量中记录的距离归一化后的相关函数值向量,而rw 则是对特定 r 值计算 corrfun 的贡献权重(点数)。低 rw 表示该 r 值的corrfun 不可靠。 此函数已完全矢量化以提高性能。