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带显著性标记的箱线图-MATLAB开发

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简介：
本项目提供了在MATLAB中创建带有显著性标记的箱线图的功能。通过简单的函数调用即可直观地展示不同组别间的统计差异，便于科研数据分析和结果呈现。 需要两个输入数据和组。data应该是一个以列向量为元素的元胞数组，该组也应该是与数据具有相同结构或维度的元胞数组。这里使用的统计检验是Mann Whitney U检验，并返回boxplot的输出，显着性水平用星号(*)表示显著性和ns(不显著)表示非显著性的结果。同时，还需要显示数据以及显着性水平和p值作为打印输出。

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  • 带显著性标记的箱线图-MATLAB开发
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    本项目提供了在MATLAB中创建带有显著性标记的箱线图的功能。通过简单的函数调用即可直观地展示不同组别间的统计差异，便于科研数据分析和结果呈现。 需要两个输入数据和组。data应该是一个以列向量为元素的元胞数组，该组也应该是与数据具有相同结构或维度的元胞数组。这里使用的统计检验是Mann Whitney U检验，并返回boxplot的输出，显着性水平用星号(*)表示显著性和ns(不显著)表示非显著性的结果。同时，还需要显示数据以及显着性水平和p值作为打印输出。
     
  • R语言箱线图绘制教程：包含自动显著性检验与误差线标注-方法记录
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    本教程详细讲解如何使用R语言绘制箱线图，并结合自动显著性检验及误差线标注，适合数据分析和统计学爱好者学习参考。 R语言绘图教程：箱线图绘制-自动进行显著性检验和误差线标注-方法笔记
     
  • 箱线图：带有定制选项的优雅图表-MATLAB开发
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    本项目提供了一种在MATLAB中创建箱形图的方法，并支持自定义设置，以实现更加个性化的数据可视化需求。 BOXPLOT(Y) 函数用于绘制 Y 中每一列的箱形图。每个箱体放置在 x 轴上的整数位置，并且对应于相应的列号。箱子代表第 25 和第 75 百分位数，中间线表示中位数（即第 50 百分位），而胡须则显示最大和最小数据值。 H = BOXPLOT(Y) 函数会为每个箱体返回一个句柄。 BOXPLOT(Y,outlier) 可以改变绘图方式，使得胡须只指示在距中位数1.5倍四分位间距（IQR）内的最大和最小数据。超出该范围的数据点将显示为单独的点来表示异常值。 H = BOXPLOT(Y,outlier) 函数则会返回两个句柄：一个用于箱体，另一个用于代表异常值的点。如果不存在需要绘制的异常值，则后者可能为零。 BOXPLOT(...,boxwidth,W,barlength,S) 允许额外设置箱子宽度以及表示中位数条形长度的比例参数。建议 S >= W 的设定条件。默认情况下，W = 0.4 而 S = 0.5。
     
  • 基于Matlab的图像显著性检测算法- Saliency2013：高光谱图像中显著目标识别
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    本研究提出了一种基于Matlab开发的Saliency2013算法，专门用于在高光谱图像中精准定位和识别具有显著性的目标。该方法结合了先进的计算机视觉技术和机器学习模型，有效提升了对复杂背景下的目标检测能力，为遥感、医学成像等多个领域提供了一种新的分析工具。 图像显着性检测算法matlab代码用于2013年高光谱图像中的显著目标检测介绍该存储库包含ICIP论文《高光谱图像中的显著目标检测》中描述的算法源代码。更多详细信息可以在相关文献中找到。此软件包已在64位Windows计算机上使用Matlab 2013a进行了测试。 此代码仅用于研究目的，如果发现对您的研究有用，请参考以下引用： @inproceedings{Liang2013， 作者={Liang, Jie and Zhou, Jun and Bai, Xiao and Qian, Yuntao}， 书名={2013 IEEE国际图像处理会议}, 月份={sep}, 页面={2393--2397}, 发布者={IEEE}, 标题={{高光谱图像中的显著物体检测}}, 年份={2013} } 安装步骤： 下载代码：使用git clone命令。 下载高光谱图像。 将代码文件夹添加到Matlab的工作目录中。 运行Demo.m 如果有任何问题或发现错误，欢迎提供反馈。
     
  • pyimgsaliency-master.zip_hiddenb8z_medicinehld_显著性检测_视觉显著性_显著性
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    pyimgsaliency-master 是一个Python库，用于实现图像显著性检测算法。该工具包包含多种模型，如Hidden Bernoulli Model (HBM)，特别适用于医学影像分析中的视觉显著性研究和应用开发。 显著性检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要目标在于确定图像中哪些区域或像素对人类视觉系统最为吸引人，即识别出所谓的“显著区域”。Python语言因其在科学计算与数据处理方面的广泛应用，提供了丰富的库和工具来支持实现各种显著性检测算法。`pyimgsaliency-master.zip`这个压缩包很可能包含了一个基于Python的显著性检测框架或库。 文件中的某些特定模块或者变量名如`hiddenb8z`和`medicinehld`的具体含义需要通过查看源代码才能明确理解，但根据计算机视觉领域的常规命名习惯推测，前者可能代表某种隐藏特征处理步骤，而后者则有可能与医学图像分析相关，在特别关注高亮细节时的应用尤为突出。 显著性检测算法通常可以分为基于低级特征（如边缘、颜色和纹理）、基于学习方法（包括机器学习及深度学习）以及结合两者的多种类型。Python中实现这些算法的常见库有OpenCV、scikit-image，以及其他专门用于此目的的库，比如PySaliency或SalientRegion。 在名为`pyimgsaliency-master`的项目中，用户可以期待找到以下内容： 1. **源代码**：包含执行显著性检测所需的Python代码。这部分可能涵盖了预处理步骤、特征提取方法、模型训练及后处理等各个阶段。 2. **数据集**：用于算法开发和测试的各种图像集合，包括自然场景图片以及医学影像资料等不同类型的素材。 3. **预训练模型**：已经过前期学习优化的模型文件，可以直接使用或根据特定需求进行微调以适应不同的应用场景。 4. **示例代码**：提供给用户参考的学习案例，帮助快速了解和上手操作项目中的功能模块。 5. **文档资料**：包括项目的介绍说明、API指南以及集成指导等信息。详细解释了每个函数及类的作用，并提供了将这些资源整合到个人工作的建议与方法。 6. **性能评估报告**：可能包含关于算法表现的评价标准和结果，例如通过AUC-PR（受试者操作特性曲线下面积）、F-measure（综合考虑精度和召回率）等常用指标进行客观衡量。 借助于这个项目资源，无论是开发者还是研究学者都可以学习如何在Python环境中实现并应用显著性检测技术。这项技能对于图像分析、视频摘要生成、广告插件识别乃至自动驾驶等领域都有着广泛的应用前景。因此，对那些希望深入理解视觉显著性检测原理与实践的人来说，这无疑是一个极其宝贵的参考资料和工具集合。
     
  • 图像处理中的频域显著性检测_Salient_Detection_IT_Matlab显著性
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    本文探讨了基于Matlab平台的图像处理技术中，如何利用频域分析进行显著性目标检测的方法和应用，旨在提升图像识别与理解的效率。 我们从频域的角度分析了五个最先进方法在创建显著性图过程中所使用的信息内容。这五种显著性检测器分别是Itti等人（IT）、Ma和Zhang等人（MZ）、Harel等人（GB）、Hou和Zhang等人（SR）以及Achanta等人（AC）。我们提出的方法称为IG。选择这些算法的原因包括文献引用量（经典的IT方法被广泛引用），近期研究进展（GB、SR和AC是最新的技术成果），以及多样性考量：IT是基于生物驱动的，MZ完全是计算性的；GB是一种混合方法；SR通过估计频域来确定显著性；而AC则能够输出全分辨率地图。
     
  • PR曲线的显著性分析
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    PR曲线的显著性分析旨在通过统计方法评估不同模型或算法在特定任务中的表现差异是否具有实际意义，而非仅仅停留在数值上的区别。这种方法对于机器学习和数据科学领域的研究者来说至关重要，因为它帮助他们理解实验结果的真实价值，并据此做出更有根据的技术选择与改进决策。 在显著性检测中绘制PR曲线的代码需要使用自己生成的显著图和Ground Truth。